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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Decision Making Decision Tree |  Decision Making Delphi Method |  Innovation Design Thinking |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Bei komplexen Nutzerproblemen mit unsicherer Ursache verbindet die Methode Beobachtung, Deutung und Experiment zu einem Lernzyklus. Sie hält den Fokus auf reale Bedürfnisse und vermeidet vorschnelle Lösungssprache. Dadurch entstehen robuste Entscheidungen für Produkt und Service. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 30-90 min | 1-4 Wochen | 1 Tag bis mehrere Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 1-6 | 6-30 Experten | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Problem Statement, Prototype, Test Learnings |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | EntscheidungBaumstrukturOptionen | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | InnovationPrototypResearch |