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| Kriterium |  Product Discovery Experiment Canvas |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 2-6 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
