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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Growth Funnel Analysis |  Operations ABC Analysis |  Product Strategy ICE Scoring |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. | Bei vielen gleichartigen Objekten mit unterschiedlicher wirtschaftlicher Bedeutung priorisiert die Methode den Aufwand nach Wirkung. Sie trennt, was regelmäßig gesteuert werden muss, von dem, was nur selten Aufmerksamkeit braucht. | Wenn Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 1-3 h | 30-60 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 1-5 | 1-5 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | ABC Classification, Focus Rules, Control List | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | AnalyticsConversionGrowth | PriorisierungOperationsPortfolio | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung |