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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Fake Door 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 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 1-8 | Nutzertraffic | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | PrognoseFlowDelivery | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |