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| Kriterium |  Product Discovery Context Canvas |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Umfeld aus Nutzern, Systemen und Rahmenbedingungen schwer greifbar ist, setzt sie den Kontext kompakt auf den Tisch. Sie schafft eine klare Lesart für Einfluss, Grenze und Abhängigkeit. | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein 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 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | Halber Tag pro Domain Slice | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-4 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Context Canvas, Open Questions, Shared Context Notes | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | KontextFramingAnforderungenCanvas | WissensgraphValidierungSemantik | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |