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| Kriterium |  Product Strategy Lean Canvas |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Future Reality Tree |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine frühe Produktwette noch zu viele offene Punkte hat, bringt sie Zielgruppe, Problem und Annahmen in eine einzige Sicht. Sie verdichtet die Idee so, dass Kernrisiken benennbar werden. | 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. | Ein Future Reality Tree zeigt, wie gewünschte Maßnahmen zu einem besseren Systemzustand führen sollen. Die Methode prüft, ob ein Veränderungspfad logisch zusammenhängt, bevor Zeit in Umsetzung fließt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections |
Tagskeine Überschneidung | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell | PrognoseFlowDelivery | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
