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In der Auswahl:Monte Carlo ForecastingAlignment MappingStakeholder MappingStakeholder Salience Model
| Kriterium | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting | ![]() Facilitation Alignment Mapping | ![]() Facilitation Stakeholder Mapping | ![]() Facilitation Stakeholder Salience Model |
|---|---|---|---|---|
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 mehrere Personen an einem Ziel arbeiten, aber unterschiedliche innere Landkarten haben, macht Alignment Mapping Abweichungen sichtbar. Es ordnet Ziele, Annahmen und Prioritäten so, dass gemeinsame Richtung prüfbar wird. | Wenn ein Vorhaben an vielen Personen, Interessen und Machtachsen hängt, ordnet Stakeholder Mapping das Umfeld systematisch. Es zeigt, wer beeinflusst, wer betroffen ist und wo Beziehungspflege oder Absicherung zuerst zählt. | Wenn Stakeholder sehr unterschiedlich wichtig erscheinen, bewertet das Stakeholder Salience Model ihre tatsächliche Priorität über Macht, Legitimität und Dringlichkeit. Es macht sichtbar, wer Aufmerksamkeit sofort, wer später und wer nur situativ braucht. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | 60–90 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-12 | 2-8 | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Alignment Map, Open Issues, Decision Questions | Stakeholder Map, Engagement Plan, Risk Notes | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | AbstimmungStakeholderStrategieFacilitation | StakeholderAbstimmungFacilitationVeränderung | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance |



