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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Opportunity Scoring |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn Chancen nach ihren Effekten geordnet werden müssen, macht sie Wichtigkeit und Zufriedenheit direkt vergleichbar. Sie hilft, unterversorgte Bedürfnisse vor andere Ideen zu ziehen. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 1-2 Tage | 60-120 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 10-50 | 3-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Opportunity-Score-Tabelle, Top-Outcomes | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | ZufriedenheitPriorisierungKunde | PriorisierungDiscoveryOutcomesBedürfnisse | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |