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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Product Strategy DIBB |  Decision Making Constraint Analysis |  Decision Making Decision Tree |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 1-2 h | 30-90 min | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 2-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Decision Tree, Option Map, Assumption List |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | EntscheidungBaumstrukturOptionen |