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Kriterium
Papierillustration zu Smoke Test.
Product Discovery
Smoke Test
Vier Papierstationen verbinden Systemzweck, Qualitätsziele, Risikokarten und eine vertiefte Untersuchung mit einem Ziel- und Lückenprofil.
Architecture
LASR (Lightweight Approach for Software Reviews)
Papierillustration für Experiment Canvas mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Experiment Canvas
Arbeitsfläche für A/B Testing: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
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.LASR hilft Entwicklungsteams zu erkennen, wo ihre Software hinter wichtigen Qualitätszielen zurückbleibt und welche Verbesserungen sie prüfen sollten. Mit vorhandenem Systemwissen kann ein kleiner Kreis eine erste Einschätzung erarbeiten und offene Fragen gezielt untersuchen.Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll.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
NiedrigMittelNiedrigHoch
Zeitunterschiedlich
1-5 Tage3–4 h für Ersteinschätzung; Vorbereitung und Vertiefung zusätzlich30-60 min1-4 Wochen
Teilnehmendeunterschiedlich
Nutzertraffic1 oder kleines Team; besonders geeignet für 3–4 Personen1-51-6
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncAsync
Outputunterschiedlich
Interest Metrics, Conversion Signal, Learning NoteLean Mission Statement zum Zweck der Software, Priorisierte Qualitätsziele und Bewertungskriterien, Risiken und eingeschätzte Lücken zu den Qualitätszielen, Genauer untersuchte Befunde und offene PrüfungenAusgefülltes Experiment Canvas, ErfolgsmetrikExperiment Result, Decision Log, Learning Summary
Tagskeine Überschneidung
ValidierungExperimenteNachfrageGrowth
ArchitekturQualitätRisikoBewertungLean
ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese
ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung
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