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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Decision Making Decision Tree |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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 zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-90 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 1-6 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | EntscheidungBaumstrukturOptionen | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
