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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Growth A/B Testing |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein 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 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 | Halber Tag pro Domain Slice | 1-4 Wochen | 1-2 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-6 | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | MarketingGrowthExperimenteLernen | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |