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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery Opportunity Solution Tree |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. | 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-2 h Setup, laufend | 1-2 h | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 2-6 | 2-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |