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Kriterium
Papierillustration zu Affinity Estimation.
Agile
Affinity Estimation
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration für Experiment Canvas mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Experiment Canvas
Papierillustration von DIBB mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
DIBB
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 Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird.
Komplexitätunterschiedlich
MittelHochNiedrigNiedrig
Zeitunterschiedlich
30-90 min1-4 Wochen30-60 min1-2 h
Teilnehmendeunterschiedlich
3-126-30 Experten1-52-8
Formatunterschiedlich
WorkshopAsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear ItemsExpert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesAusgefülltes Experiment Canvas, ErfolgsmetrikDIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport
Tagskeine Überschneidung
SchätzungBacklogRelative Schätzung
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese
StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese
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