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| Kriterium |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | 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 | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 60-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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