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| Kriterium |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Smoke Test |  Decision Making Cynefin Workshop |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn Probleme unklar, chaotisch oder nur scheinbar bekannt sind, greifen Standardrezepte zu kurz. Ein Cynefin Workshop sortiert Situationen nach ihrer Problemart und verbindet sie mit passender Handlungslogik. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 1-5 Tage | 60-180 min | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | Nutzertraffic | 4-20 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Cynefin Map, Domain-specific Actions, Sensemaking Notes | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | KomplexitätSensemakingEntscheidung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |