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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Agile NoEstimates |  Agile Ideal Days |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | 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. | 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 | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | laufend | 15-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 2-12 | 2-9 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | SchätzungPrognoseFlow | SchätzungAufwandAgil | PrognoseFlowDelivery |