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| Kriterium |  Decision Making Radar |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Fähigkeiten, Reifegrade oder Marktpositionen entlang mehrerer Dimensionen verglichen werden sollen, geht Übersicht leicht verloren. Radar bringt unterschiedliche Ausprägungen in ein gemeinsames Bild und zeigt Muster schneller als Tabellen. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-2 h Setup, laufend | 2-6 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-10 | 2-6 | 2-8 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Radar Map, Capability Scores, Action Areas | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | BewertungPortfolioFähigkeit | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |