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| Kriterium |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  Architecture Risk Storming |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Systeme unerwartet ausfallen, liefern spontane Versuche oft mehr Lärm als Erkenntnis. Hypothesis-driven Troubleshooting übersetzt Symptome in überprüfbare Annahmen und macht die Fehlersuche lernbar. | Risk Storming macht Risiken direkt am Architekturartefakt sichtbar und verbindet sie mit Priorität und Handlungsbedarf. Es eignet sich für frühe Reviews, wenn Unsicherheiten neben der Struktur stehen 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. | 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 | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-240 min | 60-90 min | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 4-12 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Annotiertes Diagramm, Risikoliste mit Priorisierung, Maßnahmen-Backlog | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | RisikoArchitekturWorkshopValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |