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| Kriterium |  Domain Modeling Context Map |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | Mittel | Niedrig | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-2 h | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-8 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |