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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Product Discovery Jobs to Be Done |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |
|---|---|---|---|---|
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 Wechselmotive und Fortschritt unklar sind, rekonstruiert sie die Lage aus echter Kundensituation. Sie zeigt, warum ein Wechsel passiert und welches Vorankommen gesucht wird. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 1-3 Wochen | 60-90 min | 1-2 h Setup, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 5-12 Interviews | 3-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Job Stories, Outcome Statements, Opportunity List | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | KundeOutcomesBedürfnisse | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity |