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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  UX Research Affinity Diagramming |  Operations Root Cause Tree Analysis |  Decision Making Pareto Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn Research-Notizen, Feedback oder Beobachtungen unverbunden nebeneinanderliegen, ordnet Affinity Diagramming das Rohmaterial zu tragfähigen Themen. Aus vielen Einzelpunkten werden Muster, die Entscheidungen und Chancen klarer machen. | Bei einem Problem mit mehreren vermuteten Ursachen bildet die Methode eine kausale Struktur statt einer bloßen Liste. Sie macht sichtbar, wie Ursachen zusammenhängen und wo die stärksten Ansatzpunkte liegen. | 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 | 1-2 Tage | 45–90 min | 1-3 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 3-10 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Theme Clusters, Insight Statements, Opportunity Areas | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen | Pareto Chart, Top Causes, Focus List |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | SyntheseQualitativUrsachenanalyse | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität | PriorisierungQualitätFokusUrsachenanalyse |