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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 von ICE Scoring mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
ICE Scoring
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.Wenn Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen.
Komplexitätunterschiedlich
HochHochNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen30-90 min Setup, danach laufend30-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten1-82-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationICE-Tabelle, Top-Ideenliste
Tagskeine Überschneidung
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
PrognoseFlowDelivery
PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung
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Oft zusammen betrachtet

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