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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Growth A/B Testing |  Operations 5 Whys |  UX Research Surveys |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. | Wenn ein Thema in der Breite belastbar werden soll und viele Personen dieselbe Frage beantworten können, sammelt Surveys strukturierte Rückmeldungen in skalierbarer Form. Antworten werden damit vergleichbar und segmentierbar, statt nur anekdotisch vorzuliegen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 1-4 Wochen | 15-30 min | 3-14 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 1-6 | 2-6 | 50+ |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | Survey Results, Charts, Segment Insights |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | QuantitativResearchValidierung |