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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |  Domain Modeling Context Map |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 1-3 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-6 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |