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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Operations PDCA Cycle |  Decision Making Constraint Analysis |  Product Discovery MVP Test Matrix |
|---|---|---|---|---|
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 einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | Wenn ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. | Wenn mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1 h bis mehrere Wochen | 30-90 min | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-8 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Test-Matrix, Test-Plan |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |