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| Kriterium |  Innovation Design Thinking |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Innovation Design Sprint |
|---|---|---|---|---|
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. | Ein Future Reality Tree zeigt, wie gewünschte Maßnahmen zu einem besseren Systemzustand führen sollen. Die Methode prüft, ob ein Veränderungspfad logisch zusammenhängt, bevor Zeit in Umsetzung fließt. | Bei unklarer Produktfrage und hohem Zeitdruck bringt die Methode ein Team von der offenen Idee zu einer prüfbaren Lösung. Sie verbindet Problemverständnis, Entscheidung und Lernen in einem kompakten Format. So sinkt das Risiko, viel Energie auf eine bloße Vermutung zu setzen. |
Komplexitätidentisch | Hoch | Hoch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1 Tag bis mehrere Wochen | Mehrere Wochen | 2-4 h | 4-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 2-6 Researcher und Sample | 3-8 | 5-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Prototype, Test Findings, Decision Rationale |
Tagskeine Überschneidung | InnovationPrototypResearch | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | Design SprintPrototypValidierungInnovation |