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| Kriterium |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy DIBB |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. | 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 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 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 | Mittel | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Laufend, Wochen bis Monate | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-8 | 2-8 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | AgilDiscoveryDelivery | PrognoseFlowDelivery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |