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Kriterium
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration einer zweifachen Ansoff Matrix mit vier Wachstumsfeldern
Business Strategy
Ansoff Matrix
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.Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben.Die Ansoff Matrix ordnet Wachstumsoptionen nach Markt- und Produktbezug. Sie hilft, Expansion, Diversifikation und Anpassung sauber gegeneinander abzuwägen.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
HochHochNiedrigNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen30-90 min Setup, danach laufend45-90 min1-2 h
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten1-82-82-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationAnsoff Matrix, Growth Options, Risk NotesDIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport
Tagskeine Überschneidung
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
PrognoseFlowDelivery
GrowthStrategieMarktPortfolio
StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese
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