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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth Flywheel |  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. | 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. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-120 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | GrowthRetentionConversion | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |
Oft zusammen betrachtet
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