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Kriterium
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration der Methode Decision Tree mit einer klaren Arbeitsstruktur.
Decision Making
Decision Tree
Papierillustration von Lean Startup mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Innovation
Lean Startup
Papierillustration von DIBB mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
DIBB
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.Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt.Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird.
Komplexitätunterschiedlich
HochMittelMittelNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen30-90 minWochen bis Monate je Lernzyklus1-2 h
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten1-62-82-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesDecision Tree, Option Map, Assumption ListHypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-EntscheidungDIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport
Tagskeine Überschneidung
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
EntscheidungBaumstrukturOptionen
LeanStartupValidierungMVP
StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese
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