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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Product Discovery Wizard of Oz Test |  Product Discovery Experiment Canvas |  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 eine neue Erfahrung noch zu teuer für echte Automatisierung wäre, simuliert sie das Ergebnis im Hintergrund. Sie prüft Nutzerreaktion und Nutzen, bevor Technik verschwindet. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 2-10 Tage | 30-60 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 5-20 Nutzer | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Prototype Learnings, Manual Effort Notes, Risk List | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | PrototypValidierungMVP | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |