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| Kriterium |  Innovation Design Thinking |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Systems Thinking Leverage Points |
|---|---|---|---|---|
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. | Leverage Points zeigen, an welchen Stellen Eingriffe im System überproportional wirken. Die Methode unterstützt Teams dabei, Energie nicht in Symptome zu stecken, sondern an wirksame Hebel zu gehen. |
Komplexitätidentisch | Hoch | Hoch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1 Tag bis mehrere Wochen | Mehrere Wochen | 2-4 h | Half day |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 2-6 Researcher und Sample | 3-8 | 3-12 |
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 | Hebel-Map, Aktionsstrategie |
Tagskeine Überschneidung | InnovationPrototypResearch | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | SystemdenkenVeränderungStrategie |