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Kriterium
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration von DIBB mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
DIBB
Papierillustration für Hypothesis Prioritization Canvas mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Hypothesis Prioritization Canvas
Papierillustration für Experiment Canvas mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Experiment Canvas
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.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.Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt.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.
Komplexitätunterschiedlich
HochNiedrigMittelNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen1-2 h60-90 min30-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten2-83-81-5
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshopWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesDIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, LernreportPriorisierungs-Canvas, Hypothesen-BacklogAusgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik
Tagskeine Überschneidung
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese
ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese
ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese
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