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| Kriterium |  Systems Thinking Leverage Points |  Product Discovery Smoke Test |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Leverage Points zeigen, an welchen Stellen Eingriffe im System überproportional wirken. Die Methode unterstützt Teams dabei, Energie nicht in Symptome zu stecken, sondern an wirksame Hebel zu gehen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Half day | 1-5 Tage | Halber Tag pro Domain Slice | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | Nutzertraffic | 1-4 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | SystemdenkenVeränderungStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | WissensgraphValidierungSemantik | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |