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| Kriterium |  Product Strategy Lean Canvas |  Decision Making Three-Point Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 | 45-90 min | 10-30 min je Item | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-8 | 1-8 | 2-12 |
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 | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell | SchätzungUnsicherheitPrognose | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow |