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| Kriterium |  Domain Modeling Context Map |  Growth A/B Testing |  Product Strategy DIBB |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | 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 eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-4 Wochen | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
