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| Kriterium |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Growth A/B Testing |  Growth Pirate Metrics AARRR |  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 Produkten mit komplexen Nutzungswegen ist Gesamtwachstum allein zu grob, um Engpässe zu sehen. Pirate Metrics zerlegt die Beziehung zum Produkt in aufeinanderfolgende Phasen und zeigt, wo der Trichter tatsächlich leckt. | 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 | 1-2 h Setup, laufend | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | GrowthKennzahlenExperimente | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |