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| Kriterium |  Architecture C4 Model |  Decision Making Decision Tree |  Product Discovery MVP Test Matrix |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Das C4 Model macht ein System über mehrere Auflösungsebenen lesbar, vom Kontext bis zum Code. Es eignet sich, wenn verschiedene Zielgruppen dieselbe Architektur aus unterschiedlichen Höhen verstehen sollen. | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | Wenn mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 h | 30-90 min | 45-75 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 1-6 | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Test-Matrix, Test-Plan | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ArchitekturKommunikationVisualisierung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |