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| Kriterium |  Agile Bucket System |  Product Strategy DIBB |  Product Discovery Experiment Canvas |  Agile Affinity Estimation |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. | 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. | 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 viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-2 h | 30-60 min | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 2-8 | 1-5 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | SchätzungBacklogRelative Schätzung |