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Kriterium
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration für Experiment Canvas mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Experiment Canvas
Papierillustration von DIBB mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
DIBB
Papierillustration für Riskiest Assumption Test mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Riskiest Assumption Test
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 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 eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial.
Komplexitätunterschiedlich
HochNiedrigNiedrigMittel
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen30-60 min1-2 h1-2 Wochen pro Iteration
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten1-52-82-6
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesAusgefülltes Experiment Canvas, ErfolgsmetrikDIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, LernreportListe priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht
Tagskeine Überschneidung
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese
StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese
ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen
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