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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Facilitation Dot Voting |  UX Research Affinity Diagramming |  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 ein Workshop zu viele Optionen erzeugt und die Gruppe schnell verdichten muss, macht Dot Voting Präferenzen in kurzer Zeit sichtbar. Es bündelt Einzelstimmen zu einem belastbaren Signal für die nächste Auswahl. | 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. | 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 | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 5-15 min | 45–90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 3-20 | 3-10 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Ranked List, Consensus Signal, Shortlist | Theme Clusters, Insight Statements, Opportunity Areas | Pareto Chart, Top Causes, Focus List |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung | SyntheseQualitativUrsachenanalyse | PriorisierungQualitätFokusUrsachenanalyse |