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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Engineering Failure Scenario Analysis |  Innovation Design Thinking |  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. | In kritischen Prozessen reicht es nicht, nur den Normalfall zu planen. Failure Scenario Analysis betrachtet den Weg ins Scheitern und zeigt, welche Ausfälle, Ketten und Kontrolllücken am meisten Schaden erzeugen. | 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 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 | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 1-3 h | 1 Tag bis mehrere Wochen | 3-14 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 3-8 | 4-10 | 50+ |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Failure Scenarios, Risk Notes, Control Gaps, Test and Response Actions | Problem Statement, Prototype, Test Learnings | Survey Results, Charts, Segment Insights |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | ScheiternResilienzRisiko | InnovationPrototypResearch | QuantitativResearchValidierung |