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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Operations PDCA Cycle |  Operations Root Cause Tree Analysis |  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. | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | Bei einem Problem mit mehreren vermuteten Ursachen bildet die Methode eine kausale Struktur statt einer bloßen Liste. Sie macht sichtbar, wie Ursachen zusammenhängen und wo die stärksten Ansatzpunkte liegen. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 1 h bis mehrere Wochen | 1-3 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 1-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen | Pareto Chart, Top Causes, Focus List |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität | PriorisierungQualitätFokusUrsachenanalyse |