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| Kriterium |  Architecture C4 Model |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Fake Door Test |  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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 h | 1-5 Tage | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | Nutzertraffic | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ArchitekturKommunikationVisualisierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |