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| Kriterium |  Growth Funnel Analysis |  Domain Modeling Domain Context Map |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | Wenn ein Domänenmodell und die dazugehörigen Kontexte zusammen gedacht werden sollen, schafft sie einen gemeinsamen Überblick. Sie verbindet fachliche Sicht und organisatorische Grenze zu einem lesbaren Ganzen. | 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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-3 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-10 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Domain Context Map, Boundary Notes, Ownership Map | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | AnalyticsConversionGrowth | Domain-Driven DesignKontextGrenzen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |