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| Kriterium |  Knowledge Modeling Linked Open Terms |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Linked Open Terms verbindet Begriffsarbeit mit Linked-Data-Denken und macht Terminologie technisch anschlussfähig. Vokabular, Bedeutungen und Verweise lassen sich dadurch konsistent pflegen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Wochen bis Monate | 1-5 Tage | 30-60 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | Nutzertraffic | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Ontology Requirements, Conceptual Model, Published Ontology, Documentation, Maintenance Plan | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | OntologieMethodikAgilSemantik | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |