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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Discovery Assumption Mapping |  Operations Root Cause 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 45-60 min | 1-4 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 2-8 | 3-8 | 1-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | Pareto Chart, Top Causes, Focus List |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | PriorisierungQualitätFokusUrsachenanalyse |