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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth A/B Testing |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 Wochen | 1-4 Wochen | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-6 | 6-30 Experten | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |