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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Facilitation Dot Voting |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Facilitation Nominal Group Technique |
|---|---|---|---|---|
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. | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | Wenn laute Stimmen eine Runde dominieren könnten, schützt Nominal Group Technique die individuelle Denkzeit vor Gruppeneffekt. Sie sammelt Ideen erst getrennt und macht dann erst die gemeinsame Gewichtung möglich. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 5-15 min | 2-6 h | 60-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 3-20 | 2-8 | 5-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Ranked List, Consensus Signal, Shortlist | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Ranked Ideas, Clarified Options, Group Priority |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | FacilitationPriorisierungAbstimmung (Voting)Inklusion |