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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Delivery Cost of Delay |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 90-180 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 3-8 | 1-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | PrognoseFlowDelivery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |