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| Kriterium |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Domain Modeling EventStorming |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn eine Domäne aus vielen Ereignissen, Regeln und Zuständen besteht, schafft sie einen gemeinsamen Modellraum für das Team. Sie bündelt Sprache, Abläufe und Grenzen, bevor Fachwissen in Einzelsichten zerfällt. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | 2-8 h | 2-6 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 5-12 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Event Timeline, Ubiquitous Language, Boundaries, Open Questions | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | Domain-Driven DesignEventsDiscoveryWorkshop | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |