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| Kriterium |  Architecture C4 Model |  Product Discovery Landing Page Test |  Growth Funnel Analysis |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 h | 1-5 Tage | 1-3 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | Nutzertraffic | 1-5 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Landing Page, Conversion Data, Learning Summary | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ArchitekturKommunikationVisualisierung | ValidierungConversionMarketing | AnalyticsConversionGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |