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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Delivery Value Stream Mapping |  Decision Making Three-Point Estimation |  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 Lieferarbeit in Wartezeiten, Übergaben und verstecktem Aufwand zerfällt, macht Value Stream Mapping den tatsächlichen Fluss sichtbar. Die Methode legt Engpässe, Liegezeiten und Rückkopplungen offen, damit Durchlaufzeit und Verbesserungshebel greifbar werden. | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 1-3 h | 10-30 min je Item | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 4-10 | 1-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | LeanFlowVerschwendungDelivery | SchätzungUnsicherheitPrognose | PrognoseFlowDelivery |