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| Kriterium |  Knowledge Modeling Event Modeling |  UX Research Diary Study |  Product Discovery Fake Door Test |  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. | Wenn Erfahrungen über Tage oder Wochen entstehen und ein Einzeltermin sie nicht einfängt, hält Diary Study den Verlauf im Alltag fest. Wiederkehrende Auslöser, Stimmungen und Gewohnheiten werden dadurch jenseits der Erinnerungsschärfe sichtbar. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 5-20 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | UX-ResearchTrackingVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |