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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Product Discovery Experiment Canvas |  Agile Affinity Estimation |  Agile Bucket System |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | 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. | Wenn eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 30-60 min | 30-90 min | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-5 | 3-12 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | SchätzungBacklogRelative Schätzung | SchätzungBacklogRelative Schätzung |