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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Domain Modeling Bounded Context Canvas |  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 ein fachlicher Kontext noch unscharf umrissen ist, bringt sie Sprache, Zuständigkeit und Integrationsraum in Form. Sie klärt, was zusammengehört und wo eine Grenze tragfähig sein muss. | 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 |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-3 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Context Canvas, Glossary, Integration Notes | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | Domain-Driven DesignGrenzenModellierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |
Oft zusammen betrachtet
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