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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy DIBB |  Facilitation Stakeholder Salience Model |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
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 eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | 60-90 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 3-6 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |