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| Kriterium |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Smoke Test |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Wochen | 1-5 Tage | Halber Tag pro Domain Slice | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | Nutzertraffic | 1-4 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | MarketingGrowthExperimenteLernen | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | WissensgraphValidierungSemantik | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |