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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Product Discovery Smoke Test |  Growth Pirate Metrics AARRR |  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. | Bei Produkten mit komplexen Nutzungswegen ist Gesamtwachstum allein zu grob, um Engpässe zu sehen. Pirate Metrics zerlegt die Beziehung zum Produkt in aufeinanderfolgende Phasen und zeigt, wo der Trichter tatsächlich leckt. | 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 h Setup, laufend | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | Nutzertraffic | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | GrowthKennzahlenExperimente | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |