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| Kriterium |  Delivery Cost of Delay |  Product Discovery Kano Model |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy ICE Scoring |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | 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. | Wenn Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 90-180 min | 1-2 Tage | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 10-50 | 1-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | PrognoseFlowDelivery | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung |