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| Kriterium |  Innovation Design Thinking |  Decision Making Decision Tree |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Decision Making Constraint Analysis |
|---|---|---|---|---|
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 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1 Tag bis mehrere Wochen | 30-90 min | Mehrere Wochen | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-6 | 2-6 Researcher und Sample | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries |
Tagskeine Überschneidung | InnovationPrototypResearch | EntscheidungBaumstrukturOptionen | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen |