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Kriterium
Papierillustration zu C4 Model mit den zentralen Arbeitsschritten und einem sichtbaren Ergebnis.
Architecture
C4 Model
Papierillustration für Riskiest Assumption Test mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Riskiest Assumption Test
Arbeitsfläche für A/B Testing: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Growth
A/B Testing
Papierillustration für Experiment Canvas mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
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.Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial.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 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
NiedrigMittelHochNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-4 h1-2 Wochen pro Iteration1-4 Wochen30-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-52-61-61-5
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncAsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Context Diagram, Container Diagram, Component DiagramListe priorisierter Annahmen, Test-Plan, ErgebnisberichtExperiment Result, Decision Log, Learning SummaryAusgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik
Tagskeine Überschneidung
ArchitekturKommunikationVisualisierung
ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen
ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung
ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese
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