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| Kriterium | ![]() Product Discovery Kano Model | ![]() Knowledge Modeling Event Modeling | ![]() 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. | 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 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 | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 2-6 h | 45–90 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 2-8 | 3-10 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Theme Clusters, Insight Statements, Opportunity Areas | Pareto Chart, Top Causes, Focus List |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | SyntheseQualitativUrsachenanalyse | PriorisierungQualitätFokusUrsachenanalyse |



