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| Kriterium |  Product Discovery Outcome-Driven Innovation |  UX Research Surveys |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Systems Thinking Current Reality Tree |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn unterversorgte Bedürfnisse in einem Markt sichtbar werden sollen, verdichtet sie Outcomes zu einer Chancenlandschaft. Sie zeigt, wo Zufriedenheit und Wichtigkeit auseinanderlaufen. | 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. | Ein Causal Loop Diagram macht Rückkopplungen, Verstärkung und Ausgleich in einem System lesbar. Es deckt Nebenwirkungen und Selbstverstärkung auf, die in linearen Erklärungen verborgen bleiben. | Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Wochen | 3-14 Tage | 1-3 h | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 Researcher und Sample | 50+ | 2-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Desired Outcome Statements, Opportunity-Landschaft, Segmentierung nach Underserved Needs, Innovations-Hypothesen | Survey Results, Charts, Segment Insights | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Current Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas |
Tagskeine Überschneidung | OutcomesInnovationResearchQuantitativ | QuantitativResearchValidierung | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität |