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| Kriterium |  Product Strategy ICE Scoring |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Decision Making Decision Matrix |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. | 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 mehrere Optionen mit mehreren Kriterien kollidieren, wird Vergleich schnell subjektiv. Eine Decision Matrix macht die Abwägung sichtbar und bringt Gewichtung, Kriterien und Optionen in eine gemeinsame Logik. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | Halber Tag pro Domain Slice | 45-90 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-4 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Decision Matrix, Scoring Rationale, Selected Option | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | WissensgraphValidierungSemantik | EntscheidungKriterienBewertung (Scoring)Zielkonflikte | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |