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| Kriterium |  Architecture Quality Attribute Workshop |  Growth A/B Testing |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Ein Quality Attribute Workshop übersetzt Qualitätsanforderungen in konkrete Szenarien und Architekturimpulse. Die Methode bringt Produkt, Engineering und Betrieb auf denselben Blick auf gewünschte Eigenschaften. | 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 Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-4 h | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-15 | 1-6 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Quality Scenarios, Priority List, Architecture Concerns | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | AnforderungenArchitekturWorkshop | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |