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| Kriterium |  Domain Modeling EventStorming |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Domäne aus vielen Ereignissen, Regeln und Zuständen besteht, schafft sie einen gemeinsamen Modellraum für das Team. Sie bündelt Sprache, Abläufe und Grenzen, bevor Fachwissen in Einzelsichten zerfällt. | 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 eine Idee zuerst an echter Betreuung scheitern oder wachsen kann, setzt sie auf Handarbeit statt Automatisierung. Sie zeigt, ob Nutzerwert auch unter manueller Ausführung 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 | 2-8 h | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-12 | Nutzertraffic | 3-10 Kunden | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Event Timeline, Ubiquitous Language, Boundaries, Open Questions | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tags1 gemeinsam | Domain-Driven DesignEventsDiscoveryWorkshop | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | MVPValidierungServiceDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |