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| Kriterium |  Growth Hooked Model |  Operations Waste Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
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. | Bei einem Prozess, der viel beschäftigt, aber wenig Wert schafft, legt die Methode Verschwendung offen. Sie richtet den Blick auf unnötige Wege, Wartezeiten, Nacharbeit und Übererfüllung. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Workshops über Wochen | 45-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | GrowthVerhaltenRetention | VerschwendungLeanProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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