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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Innovation Lean Startup |  Product Strategy DIBB |  Product Strategy Lean Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn eine frühe Produktwette noch zu viele offene Punkte hat, bringt sie Zielgruppe, Problem und Annahmen in eine einzige Sicht. Sie verdichtet die Idee so, dass Kernrisiken benennbar werden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 1-2 h | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | LeanStartupValidierungMVP | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell |