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| Kriterium |  Product Discovery Context Canvas |  Product Discovery Smoke Test |  Knowledge Modeling Competency Questions |  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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Competency Questions übersetzen ein Domänenmodell in konkrete Fragen, die es beantworten können muss. Die Methode hält den Modellumfang sauber und verhindert hübsche, aber nutzlose Strukturen. | 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 | 45-90 min | 1-5 Tage | 2-4 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | Nutzertraffic | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Context Canvas, Open Questions, Shared Context Notes | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | KontextFramingAnforderungenCanvas | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |