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| Kriterium |  UX Research Card Sorting |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Product Strategy DIBB |  Decision Making Assumption Surfacing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Inhalte nur intern logisch wirken und Nutzende die Struktur nicht wiederfinden, legt Card Sorting ihre mentale Ordnung offen. Begriffe, Gruppen und Benennungen werden so auf die Erwartung der Zielgruppe abgestimmt. | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 20-45 min | Mehrere Wochen | 1-2 h | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nach Forschungsfrage | 2-6 Researcher und Sample | 2-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Content Groups, Label Set, IA Hypotheses | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan |
Tagskeine Überschneidung | InformationsarchitekturNavigationStruktur | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery |