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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Agile NoEstimates |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Erfahrungen über Tage oder Wochen entstehen und ein Einzeltermin sie nicht einfängt, hält Diary Study den Verlauf im Alltag fest. Wiederkehrende Auslöser, Stimmungen und Gewohnheiten werden dadurch jenseits der Erinnerungsschärfe sichtbar. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | laufend | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 2-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | SchätzungPrognoseFlow | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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