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| Kriterium |  Product Discovery Jobs to Be Done |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Opportunity Scoring |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Wechselmotive und Fortschritt unklar sind, rekonstruiert sie die Lage aus echter Kundensituation. Sie zeigt, warum ein Wechsel passiert und welches Vorankommen gesucht wird. | 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 Chancen nach ihren Effekten geordnet werden müssen, macht sie Wichtigkeit und Zufriedenheit direkt vergleichbar. Sie hilft, unterversorgte Bedürfnisse vor andere Ideen zu ziehen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-12 Interviews | 1-8 | 3-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Job Stories, Outcome Statements, Opportunity List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Opportunity-Score-Tabelle, Top-Outcomes |
Tagskeine Überschneidung | KundeOutcomesBedürfnisse | PrognoseFlowDelivery | PriorisierungDiscoveryOutcomesBedürfnisse |
Oft zusammen betrachtet
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