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| Kriterium |  Innovation Design Thinking |  Product Strategy GIST Planning |  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. | Wenn Strategie und Wochenarbeit zusammenfinden sollen, übersetzt sie Ziele in kleine lieferbare Projekte und Aufgaben. Sie hält den Weg von Richtung zu Umsetzung kurz. | 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 | Wochen bis Monate je Goal | 30-90 min | Mehrere Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 3-10 | 1-6 | 2-6 Researcher und Sample |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Goals, Ideabank, Step-Project-Liste, Tasks, Lernreports | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen |
Tagskeine Überschneidung | InnovationPrototypResearch | RoadmapOutcomesPlanungExperimente | EntscheidungBaumstrukturOptionen | OutcomesInnovationResearchQuantitativ |