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| Kriterium |  Innovation Design Thinking |  Product Strategy DIBB |  Operations Root Cause Tree 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. | 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. | Bei einem Problem mit mehreren vermuteten Ursachen bildet die Methode eine kausale Struktur statt einer bloßen Liste. Sie macht sichtbar, wie Ursachen zusammenhängen und wo die stärksten Ansatzpunkte liegen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1 Tag bis mehrere Wochen | 1-2 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | InnovationPrototypResearch | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
