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| Kriterium |  Product Discovery Jobs to Be Done |  Product Discovery Kano Model |  DevOps Incident Timeline Analysis |  Operations Causal Factor Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Wechselmotive und Fortschritt unklar sind, rekonstruiert sie die Lage aus echter Kundensituation. Sie zeigt, warum ein Wechsel passiert und welches Vorankommen gesucht wird. | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Bei einem Incident mit unklarer Reihenfolge macht die Methode den zeitlichen Verlauf präzise sichtbar. Sie trennt Wahrnehmung, Reaktion und Verzögerung, damit Ursache und Wirkung sauberer lesbar werden. | Bei einem Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 Wochen | 1-2 Tage | 60-180 min | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-12 Interviews | 10-50 | 3-10 | 3-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Job Stories, Outcome Statements, Opportunity List | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Incident Timeline, Evidence Log, Delay Analysis, Improvement Actions | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions |
Tagskeine Überschneidung | KundeOutcomesBedürfnisse | ZufriedenheitPriorisierungKunde | IncidentZeitleisteSite Reliability Engineering | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste |