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| Kriterium |  Product Strategy Lean Canvas |  Decision Making Three-Point Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Innovation Lean Startup |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 10-30 min je Item | 30-90 min Setup, danach laufend | Wochen bis Monate je Lernzyklus |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-8 | 1-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung |
Tagskeine Überschneidung | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell | SchätzungUnsicherheitPrognose | PrognoseFlowDelivery | LeanStartupValidierungMVP |