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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Product Discovery Fake Door Test |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die PARA Method organisiert Wissen nach Projects, Areas, Resources und Archives. Sie schafft Ordnung, wenn digitale Notizen, Dateien und Aufgaben nicht mehr sauber zur aktuellen Arbeit passen. | 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. | 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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 1-5 Tage | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | Nutzertraffic | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatidentisch | Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Click Data, Interest Signal, Learning Decision | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |