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| Kriterium |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Decision Making Decision Tree |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|
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. | 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 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 30-90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |
Oft zusammen betrachtet
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