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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Operations Causal Factor Analysis |  UX Research Affinity Diagramming |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 2-6 h | 45–90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 3-10 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Theme Clusters, Insight Statements, Opportunity Areas |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | SyntheseQualitativUrsachenanalyse |
Oft zusammen betrachtet
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