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| Kriterium |  Architecture C4 Model |  Product Discovery Landing Page Test |  Growth A/B Testing |  Growth Growth Experiment |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn ein Nutzenversprechen erst auf Resonanz geprüft werden soll, verdichtet sie die Idee auf eine fokussierte Einstiegsseite. Sie zeigt, ob Sprache und Angebot Interesse tragen. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 h | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | Nutzertraffic | 1-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Landing Page, Conversion Data, Learning Summary | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Experiment Card, Result Summary, Next Bet |
Tagskeine Überschneidung | ArchitekturKommunikationVisualisierung | ValidierungConversionMarketing | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen |