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| Kriterium |  Innovation Design Thinking |  Operations Bottleneck Analysis |  Decision Making Decision Tree |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1 Tag bis mehrere Wochen | 1-3 h | 30-90 min | Mehrere Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 3-8 | 1-6 | 2-6 Researcher und Sample |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen |
Tagskeine Überschneidung | InnovationPrototypResearch | FlowMessungRahmenbedingungen | EntscheidungBaumstrukturOptionen | OutcomesInnovationResearchQuantitativ |