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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery Experiment Canvas |  Agile Affinity Estimation |  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. | 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 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 | Hoch | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-60 min | 30-90 min | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 1-5 | 3-12 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | SchätzungBacklogRelative Schätzung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |