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Kriterium
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration mit zwei Nutzerprofilkarten, einem Ziel, Verhaltenshinweisen und einer offenen Forschungsfrage.
UX Research
Personas
Papierillustration von Leverage Points mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Systems Thinking
Leverage Points
Papierillustration zu Future Reality Tree.
Systems Thinking
Future Reality Tree
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 Zielgruppen zu vage bleiben und Teams über dieselben Menschen unterschiedlich sprechen, schafft Personas ein gemeinsames, belastbares Nutzungsbild. Verdichtete Profile machen Bedürfnisse, Kontexte und Unterschiede greifbar genug für Entscheidungen.Leverage Points zeigen, an welchen Stellen Eingriffe im System überproportional wirken. Die Methode unterstützt Teams dabei, Energie nicht in Symptome zu stecken, sondern an wirksame Hebel zu gehen.Ein Future Reality Tree zeigt, wie gewünschte Maßnahmen zu einem besseren Systemzustand führen sollen. Die Methode prüft, ob ein Veränderungspfad logisch zusammenhängt, bevor Zeit in Umsetzung fließt.
Komplexitätunterschiedlich
HochMittelHochHoch
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen1-3 TageHalf day2-4 h
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 ExpertenInternes Team3-123-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshopWorkshop
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesPersona Profiles, Needs Summary, Scenario NotesHebel-Map, AktionsstrategieFuture Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections
Tagskeine Überschneidung
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
ResearchKundeSynthese
SystemdenkenVeränderungStrategie
Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung
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