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| Kriterium |  Innovation Lean Startup |  Growth A/B Testing |  Domain Modeling EventStorming |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | 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 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 1-4 Wochen | 2-8 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-6 | 5-12 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Event Timeline, Ubiquitous Language, Boundaries, Open Questions | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | LeanStartupValidierungMVP | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Domain-Driven DesignEventsDiscoveryWorkshop | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |