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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Innovation Design Thinking |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Innovation Design Sprint |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei unklarer Produktfrage und hohem Zeitdruck bringt die Methode ein Team von der offenen Idee zu einer prüfbaren Lösung. Sie verbindet Problemverständnis, Entscheidung und Lernen in einem kompakten Format. So sinkt das Risiko, viel Energie auf eine bloße Vermutung zu setzen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1 Tag bis mehrere Wochen | Mehrere Wochen | 4-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 4-10 | 2-6 Researcher und Sample | 5-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Prototype, Test Findings, Decision Rationale |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | InnovationPrototypResearch | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | Design SprintPrototypValidierungInnovation |