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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Experiment Canvas |  Domain Modeling EventStorming |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | 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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 2-6 h | 30-60 min | 2-8 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 2-8 | 1-5 | 5-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Event Timeline, Ubiquitous Language, Boundaries, Open Questions |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | Domain-Driven DesignEventsDiscoveryWorkshop |