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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Domain Modeling Bounded Context Canvas |  Product Discovery Assumption Mapping |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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 ein fachlicher Kontext noch unscharf umrissen ist, bringt sie Sprache, Zuständigkeit und Integrationsraum in Form. Sie klärt, was zusammengehört und wo eine Grenze tragfähig sein muss. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 45-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Context Canvas, Glossary, Integration Notes | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Domain-Driven DesignGrenzenModellierung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |