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| Kriterium |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  UX Research User Interviews |  Operations Root Cause Analysis |  Decision Making Pareto Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Teams Bedürfnisse nur aus Annahmen ableiten und echte Motive fehlen, liefern User Interviews direkten Zugang zu Verhalten und Bedeutung. Gespräche aus dem Alltag der Zielgruppe machen Muster, Spannungen und offene Fragen belastbar sichtbar. | Wenn ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. | In vielen Problemlagen verteilt sich Wirkung ungleich über viele Ursachen. Eine Pareto Analysis trennt die wenigen Treiber mit hoher Hebelwirkung von der langen Restmenge und richtet den Fokus auf das, was messbar bewegt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | 30–60 min je Gespräch | 1-4 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1 Interviewperson je Gespräch | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Interview Notes, Themes, Insight Summary | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | Pareto Chart, Top Causes, Focus List |
Tagskeine Überschneidung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | QualitativResearchKundeDiscovery | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | PriorisierungQualitätFokusUrsachenanalyse |