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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
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 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 3-8 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PrognoseFlowDelivery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |