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| Kriterium |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Growth A/B Testing |  Decision Making Decision Tree |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | 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. | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 1-4 Wochen | 30-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |