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| Kriterium | ![]() Innovation Design Thinking | ![]() Product Discovery Outcome-Driven Innovation | ![]() Product Strategy DIBB | ![]() Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
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 unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | 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. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1 Tag bis mehrere Wochen | Mehrere Wochen | 1-2 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 2-6 Researcher und Sample | 2-8 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | InnovationPrototypResearch | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |



