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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Assumption Mapping |  Knowledge Modeling NeOn Methodology |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Die NeOn Methodology strukturiert Ontology-Arbeit als kontrollierten Prozess mit Reuse, Szenarien und Reviews. Sie ist nützlich, wenn Ontologien nicht ad hoc, sondern modular und wiederverwendbar entstehen 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 45-60 min | Mehrere Wochen bis Monate | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 2-8 | 2-10 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Ontology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |