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In der Auswahl:Outcome-Driven InnovationFault Tree AnalysisHypothesis Prioritization CanvasOpportunity Solution Tree
| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  Operations Fault Tree Analysis |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Opportunity Solution 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 einem kritischen Top-Event mit mehreren möglichen Auslösern modelliert die Methode Versagenspfade logisch. Sie macht sichtbar, welche Kombinationen aus Bedingungen zu einem Schaden führen können. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Discovery zwischen Zielen, Ideen und Lernschleifen pendelt, schafft sie eine klare Steuerlogik. Sie verbindet gewünschte Wirkung, Chancen und Experimente in einer lesbaren Struktur. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 2-6 h | 60-90 min | 1-2 h Setup, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 3-8 | 3-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Opportunity Solution Tree, Experiment Backlog, Learning Log |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | RisikoUrsachenanalyseSicherheit | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | DiscoveryOutcomesExperimenteOpportunity |