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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Cost of Delay |  Product Discovery Test Card |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | Die Test Card macht eine kritische Annahme prüfbar und legt vorab fest, welches Ergebnis als Erfolg zählt. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 90-180 min | 20-35 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 1-5 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Test Card mit vorab gesetzter Schwelle | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |