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| Kriterium |  Product Discovery Context Canvas |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Umfeld aus Nutzern, Systemen und Rahmenbedingungen schwer greifbar ist, setzt sie den Kontext kompakt auf den Tisch. Sie schafft eine klare Lesart für Einfluss, Grenze und Abhängigkeit. | Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Canvas, Open Questions, Shared Context Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | KontextFramingAnforderungenCanvas | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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