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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Dot Estimation |  Growth Flywheel |  Growth Hooked 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 Größe oder Aufwand nur grob geschätzt werden können, verdichtet Dot Estimation Erfahrungswissen zu einer schnellen Spanne. Die Methode bringt Vergleichbarkeit in unscharfe Einschätzungen, ohne auf Scheingenauigkeit zu setzen. | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. | Bei Produkten mit hoher Wiederkehr zählt nicht nur erster Kontakt, sondern routinisierte Rückkehr. Das Hooked Model beschreibt, wie externe oder interne Auslöser, einfache Aktion, Belohnung und Investition zu einem stabilen Nutzungsritual werden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 5-20 min | 60-120 min | Mehrere Workshops über Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-20 | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandRisiko | GrowthRetentionConversion | GrowthVerhaltenRetention |