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| Kriterium |  UX Design Lean UX Canvas |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Problem, Nutzer und Experiment zusammen gedacht werden müssen, schafft sie eine klare Arbeitsfläche für Annahmen. Sie hält Ausrichtung und Lernbedarf auf einer Seite zusammen. | 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 | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 2-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Ausgefüllter Lean UX Canvas, Hypothesenliste, Erstes Experiment | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | CanvasHypotheseOutcomesDiscovery | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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