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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Growth Experiment |  Knowledge Modeling NeOn Methodology |  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 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. | 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 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 | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-2 Wochen | Mehrere Wochen bis Monate | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-6 | 2-10 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Ontology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | MarketingGrowthExperimenteLernen | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |