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| Kriterium |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Engineering Failure Scenario Analysis |  Growth A/B Testing |  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. | In kritischen Prozessen reicht es nicht, nur den Normalfall zu planen. Failure Scenario Analysis betrachtet den Weg ins Scheitern und zeigt, welche Ausfälle, Ketten und Kontrolllücken am meisten Schaden erzeugen. | 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. | 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 | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 1-3 h | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-8 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Failure Scenarios, Risk Notes, Control Gaps, Test and Response Actions | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ScheiternResilienzRisiko | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |