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| Kriterium |  Innovation Design Thinking |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  UX Research Surveys |
|---|---|---|---|---|
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. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Wenn ein Thema in der Breite belastbar werden soll und viele Personen dieselbe Frage beantworten können, sammelt Surveys strukturierte Rückmeldungen in skalierbarer Form. Antworten werden damit vergleichbar und segmentierbar, statt nur anekdotisch vorzuliegen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1 Tag bis mehrere Wochen | 2-6 h | Mehrere Wochen | 3-14 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 2-8 | 2-6 Researcher und Sample | 50+ |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Survey Results, Charts, Segment Insights |
Tagskeine Überschneidung | InnovationPrototypResearch | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | QuantitativResearchValidierung |