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| Kriterium |  Operations Causal Factor Analysis |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  UX Research Surveys |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen. | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Wenn ein Thema in der Breite belastbar werden soll und viele Personen dieselbe Frage beantworten können, sammelt Surveys strukturierte Rückmeldungen in skalierbarer Form. Antworten werden damit vergleichbar und segmentierbar, statt nur anekdotisch vorzuliegen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | Mehrere Wochen | 3-14 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 2-6 Researcher und Sample | 50+ |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Survey Results, Charts, Segment Insights |
Tagskeine Überschneidung | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | QuantitativResearchValidierung |
Oft zusammen betrachtet
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