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| Kriterium |  Knowledge Modeling Event Modeling |  UX Research Empathy Mapping |  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 über eine Zielgruppe viel vermutet, aber wenig gemeinsam gesehen wird, macht Empathy Mapping Wissen und Lücken direkt vergleichbar. Das Bild zeigt zugleich, welche Annahmen tragfähig sind und wo Evidenz fehlt. | 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 | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 30–60 min | 1-5 Tage | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 4-8 | Nutzertraffic | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Empathy Map, Assumptions List, Research Gaps | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | SyntheseQualitativWorkshop | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |