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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Growth A/B Testing |  Operations MORT Analysis |  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 einem sicherheitsrelevanten Ereignis oder einem System mit hohen Schutzanforderungen prüft die Methode, wo Kontrollen versagt haben. Sie legt sowohl technische als auch organisatorische Lücken offen. | 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 | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 1-4 Wochen | Mehrere Tage bis Wochen | 3-14 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 1-6 | 2-6 | 50+ |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | MORT Worksheets, Findings je Zweig, Korrekturmaßnahmen, Systemische Empfehlungen | Survey Results, Charts, Segment Insights |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | UrsachenanalyseSicherheitSystemischIncident | QuantitativResearchValidierung |