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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Knowledge Modeling Ontology Design Patterns |  Knowledge Modeling Competency Questions |  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. | Ontology Design Patterns liefern wiederverwendbare Bausteine für wiederkehrende Modellierungsprobleme. Die Methode bringt Struktur in die Suche nach sauberen Begriffen, Beziehungen und Rollen. | Competency Questions übersetzen ein Domänenmodell in konkrete Fragen, die es beantworten können muss. Die Methode hält den Modellumfang sauber und verhindert hübsche, aber nutzlose Strukturen. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 1-3 h pro Pattern | 2-4 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-6 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Selected Patterns, Adapted Schema Fragments, Pattern Documentation | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | OntologieMusterWiederverwendungSemantikModellierung | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |