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| Kriterium |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  UX Research Surveys |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |
|---|---|---|---|
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 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. | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 3-14 Tage | Mehrere Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 50+ | 2-6 Researcher und Sample |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Survey Results, Charts, Segment Insights | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen |
Tagskeine Überschneidung | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | QuantitativResearchValidierung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ |
Oft zusammen betrachtet
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