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| Kriterium |  Systems Thinking Evaporating Cloud |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Innovation Lean Startup |  Product Strategy Lean Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die Evaporating Cloud macht einen scheinbaren Zielkonflikt sichtbar und bearbeitbar. Sie liest Konflikte als Struktur aus Bedürfnissen und Annahmen, nicht als reinen Positionskampf. | 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. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | Wenn eine frühe Produktwette noch zu viele offene Punkte hat, bringt sie Zielgruppe, Problem und Annahmen in eine einzige Sicht. Sie verdichtet die Idee so, dass Kernrisiken benennbar werden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 60-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Conflict Cloud, Assumption List, Breakthrough Ideas, Next Experiments | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog |
Tagskeine Überschneidung | Theory of ConstraintsAnnahmenSystemdenken | PrognoseFlowDelivery | LeanStartupValidierungMVP | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell |