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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Domain Modeling Context Map |  Product Discovery Smoke Test |  Business Strategy Ansoff Matrix |
|---|---|---|---|---|
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 Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Die Ansoff Matrix ordnet Wachstumsoptionen nach Markt- und Produktbezug. Sie hilft, Expansion, Diversifikation und Anpassung sauber gegeneinander abzuwägen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 1-5 Tage | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | Nutzertraffic | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Ansoff Matrix, Growth Options, Risk Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | GrowthStrategieMarktPortfolio |