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| Kriterium |  Knowledge Modeling NeOn Methodology |  Product Discovery Fake Door Test |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die NeOn Methodology strukturiert Ontology-Arbeit als kontrollierten Prozess mit Reuse, Szenarien und Reviews. Sie ist nützlich, wenn Ontologien nicht ad hoc, sondern modular und wiederverwendbar entstehen sollen. | 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. | 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 | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen bis Monate | 1-5 Tage | 30-60 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-10 | Nutzertraffic | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Ontology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |