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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Knowledge Modeling Ontology Design Patterns |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Ontology Design Patterns liefern wiederverwendbare Bausteine für wiederkehrende Modellierungsprobleme. Die Methode bringt Struktur in die Suche nach sauberen Begriffen, Beziehungen und Rollen. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-3 h pro Pattern | 1-2 Wochen pro Iteration | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 2-6 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Selected Patterns, Adapted Schema Fragments, Pattern Documentation | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | OntologieMusterWiederverwendungSemantikModellierung | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |