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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Decision Making PERT Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | 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. | 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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 15-45 min | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 1-8 | 1-8 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | PERT Estimate, Expected Value, Risk Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | SchätzungUnsicherheitRisiko | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow |