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| Kriterium |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  UX Research Surveys |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Ein Causal Loop Diagram macht Rückkopplungen, Verstärkung und Ausgleich in einem System lesbar. Es deckt Nebenwirkungen und Selbstverstärkung auf, die in linearen Erklärungen verborgen bleiben. | 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 | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | Mehrere Wochen | 3-14 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-6 Researcher und Sample | 50+ |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Survey Results, Charts, Segment Insights |
Tagskeine Überschneidung | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | QuantitativResearchValidierung |
Oft zusammen betrachtet
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