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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Strategy Lean Canvas |  Product Discovery Smoke Test |  Innovation Lean Startup |
|---|---|---|---|---|
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 eine frühe Produktwette noch zu viele offene Punkte hat, bringt sie Zielgruppe, Problem und Annahmen in eine einzige Sicht. Sie verdichtet die Idee so, dass Kernrisiken benennbar werden. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 45-90 min | 1-5 Tage | Wochen bis Monate je Lernzyklus |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-6 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | LeanStartupValidierungMVP |