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| Kriterium |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Assumption Mapping |  Knowledge Modeling NeOn Methodology |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Die NeOn Methodology strukturiert Ontology-Arbeit als kontrollierten Prozess mit Reuse, Szenarien und Reviews. Sie ist nützlich, wenn Ontologien nicht ad hoc, sondern modular und wiederverwendbar entstehen sollen. | 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 | Mittel | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen | 45-60 min | Mehrere Wochen bis Monate | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 2-10 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Ontology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | MarketingGrowthExperimenteLernen | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |