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| Kriterium | ![]() Architecture LASR (Lightweight Approach for Software Reviews) | ![]() Growth A/B Testing | ![]() Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | LASR hilft Entwicklungsteams zu erkennen, wo ihre Software hinter wichtigen Qualitätszielen zurückbleibt und welche Verbesserungen sie prüfen sollten. Mit vorhandenem Systemwissen kann ein kleiner Kreis eine erste Einschätzung erarbeiten und offene Fragen gezielt untersuchen. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 3–4 h für Ersteinschätzung; Vorbereitung und Vertiefung zusätzlich | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 oder kleines Team; besonders geeignet für 3–4 Personen | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Lean Mission Statement zum Zweck der Software, Priorisierte Qualitätsziele und Bewertungskriterien, Risiken und eingeschätzte Lücken zu den Qualitätszielen, Genauer untersuchte Befunde und offene Prüfungen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | ArchitekturQualitätRisikoBewertungLean | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.






