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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Growth Experiment |  Product Discovery Fake Door 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 nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 1-5 Tage | 1-2 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | Nutzertraffic | 1-6 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | MarketingGrowthExperimenteLernen | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |