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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Innovation Design Thinking |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | Bei komplexen Nutzerproblemen mit unsicherer Ursache verbindet die Methode Beobachtung, Deutung und Experiment zu einem Lernzyklus. Sie hält den Fokus auf reale Bedürfnisse und vermeidet vorschnelle Lösungssprache. Dadurch entstehen robuste Entscheidungen für Produkt und Service. | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1 Tag bis mehrere Wochen | Mehrere Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 4-10 | 2-6 Researcher und Sample |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | InnovationPrototypResearch | OutcomesInnovationResearchQuantitativ |
Oft zusammen betrachtet
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