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| Kriterium |  Growth Growth Experiment |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Product Discovery Smoke Test |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |
|---|---|---|---|---|
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. | Competency Questions übersetzen ein Domänenmodell in konkrete Fragen, die es beantworten können muss. Die Methode hält den Modellumfang sauber und verhindert hübsche, aber nutzlose Strukturen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen | 2-4 h | 1-5 Tage | Halber Tag pro Domain Slice |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic | 1-4 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation |
Tagskeine Überschneidung | MarketingGrowthExperimenteLernen | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | WissensgraphValidierungSemantik |