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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Ideal Days |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Produkten mit hoher Wiederkehr zählt nicht nur erster Kontakt, sondern routinisierte Rückkehr. Das Hooked Model beschreibt, wie externe oder interne Auslöser, einfache Aktion, Belohnung und Investition zu einem stabilen Nutzungsritual werden. | 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 Aufwand in echte Arbeitszeit gedacht werden soll, bietet sie einen einfachen Nenner für Vergleiche. Sie macht Schätzung näher an der Frage, wie viel ununterbrochene Zeit etwas braucht. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 2-9 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandAgil |
Oft zusammen betrachtet
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