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| Kriterium |  Knowledge Modeling Event Modeling |  UX Research User Interviews |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  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 Teams Bedürfnisse nur aus Annahmen ableiten und echte Motive fehlen, liefern User Interviews direkten Zugang zu Verhalten und Bedeutung. Gespräche aus dem Alltag der Zielgruppe machen Muster, Spannungen und offene Fragen belastbar sichtbar. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 je Gespräch | 60-90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1 Interviewperson je Gespräch | 3-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Interview Notes, Themes, Insight Summary | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | QualitativResearchKundeDiscovery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |