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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Innovation Design Thinking |  Decision Making Constraint Analysis |  Decision Making Decision Tree |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 1 Tag bis mehrere Wochen | 30-90 min | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 4-10 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Decision Tree, Option Map, Assumption List |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | InnovationPrototypResearch | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | EntscheidungBaumstrukturOptionen |