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| Kriterium | ![]() UX Research Card Sorting | ![]() Product Discovery Outcome-Driven Innovation | ![]() Product Strategy DIBB | ![]() Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 20-45 min | Mehrere Wochen | 1-2 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nach Forschungsfrage | 2-6 Researcher und Sample | 2-8 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | 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 | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | InformationsarchitekturNavigationStruktur | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |



