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| Kriterium |  Architecture C4 Model |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Fake Door Test |  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 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 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 | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 h | 1-5 Tage | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | Nutzertraffic | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ArchitekturKommunikationVisualisierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |