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| Kriterium |  Innovation Design Thinking |  Operations Bottleneck Analysis |  Decision Making Decision Tree |  Innovation Design Sprint |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Bei einem Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert. | 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 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 | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1 Tag bis mehrere Wochen | 1-3 h | 30-90 min | 4-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 3-8 | 1-6 | 5-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Prototype, Test Findings, Decision Rationale |
Tagskeine Überschneidung | InnovationPrototypResearch | FlowMessungRahmenbedingungen | EntscheidungBaumstrukturOptionen | Design SprintPrototypValidierungInnovation |