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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Innovation Design Thinking |  Operations Causal Factor Analysis |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | 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. | Bei einem Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen. |
Komplexitätidentisch | Hoch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 1 Tag bis mehrere Wochen | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 4-10 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | InnovationPrototypResearch | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste |
Oft zusammen betrachtet
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