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Kriterium
Papierillustration zu Contextual Inquiry.
UX Research
Contextual Inquiry
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Zweckunterschiedlich
Wenn Arbeitsabläufe nur aus Erzählungen bekannt sind und der echte Kontext verborgen bleibt, macht Contextual Inquiry Verhalten am Arbeitsplatz sichtbar. Beobachtung und Rückfrage zusammen zeigen, wie Menschen wirklich arbeiten, unterbrechen und improvisieren.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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert.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
MittelHochMittelHoch
Zeitunterschiedlich
1-3 Wochen1-4 Wochenlaufend30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
4-12 Beobachtungen6-30 Experten2-121-8
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncAsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Field Notes, Workflow Insights, Pain PointsExpert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesThroughput Data, Flow Forecast, Slicing RulesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
UX-ResearchBeobachtungKontext
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
SchätzungPrognoseFlow
PrognoseFlowDelivery
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