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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making PERT Estimation |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | 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 komplexen Vorhaben verfälscht ein reiner Mittelwert die Unsicherheit oft zu stark. PERT Estimation verbindet drei Lagebilder zu einem erwarteten Wert und hält das Risiko der Streuung mit im Blick. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 1-8 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | PERT Estimate, Expected Value, Risk Notes |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | PrognoseFlowDelivery | SchätzungUnsicherheitRisiko |
Oft zusammen betrachtet
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