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| Kriterium | ![]() Agile Affinity Estimation | ![]() Decision Making Delphi Method | ![]() Product Discovery Experiment Canvas | ![]() Agile Bucket System |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | Wenn eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-4 Wochen | 30-60 min | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 6-30 Experten | 1-5 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | SchätzungBacklogRelative Schätzung |



