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| Kriterium |  Facilitation Dot Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Test Card |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Größe oder Aufwand nur grob geschätzt werden können, verdichtet Dot Estimation Erfahrungswissen zu einer schnellen Spanne. Die Methode bringt Vergleichbarkeit in unscharfe Einschätzungen, ohne auf Scheingenauigkeit zu setzen. | 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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | Die Test Card macht eine kritische Annahme prüfbar und legt vorab fest, welches Ergebnis als Erfolg zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 5-20 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 20-35 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-20 | 1-8 | 1-5 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Test Card mit vorab gesetzter Schwelle |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungAufwandRisiko | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |