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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery Smoke Test |  Domain Modeling Context Map |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-3 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | Nutzertraffic | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |