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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Growth A/B Testing |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | 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. | Competency Questions übersetzen ein Domänenmodell in konkrete Fragen, die es beantworten können muss. Die Methode hält den Modellumfang sauber und verhindert hübsche, aber nutzlose Strukturen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 1-4 Wochen | 2-4 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |