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| Kriterium |  Delivery RAID Log |  Architecture C4 Model |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Risiken, Annahmen und Abhängigkeiten über mehrere Streams verstreut sind, bündelt ein RAID Log die operative Lage an einem Ort. Offene Punkte bleiben dadurch sichtbar, statt in Statusgesprächen oder Mails zu zerfallen. | Das C4 Model macht ein System über mehrere Auflösungsebenen lesbar, vom Kontext bis zum Code. Es eignet sich, wenn verschiedene Zielgruppen dieselbe Architektur aus unterschiedlichen Höhen verstehen sollen. | 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30 min Setup, dann laufend | 1-4 h | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-3 Pflege, Briefing für alle | 1-5 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | RisikoTrackingStakeholderGovernance | ArchitekturKommunikationVisualisierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |