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| Kriterium |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Decision Making Argument Mapping |  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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Aussagen, Belege und Gegenargumente vermischt sind, verliert eine Debatte schnell ihre Struktur. Argument Mapping zerlegt eine These in ihre Begründungen und macht sichtbar, worauf sie wirklich trägt. | 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 | 60-90 min | 1-3 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-8 | 1-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Argument Map, Evidence Gaps, Decision Rationale | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | SensemakingEntscheidungBegründung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |