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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery MVP Test Matrix |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  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 mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. | 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 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 | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 45-75 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 Wochen pro Iteration |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 2-8 | 1-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Test-Matrix, Test-Plan | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen |