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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth Flywheel |  Decision Making Three-Point Estimation |  Growth Funnel Analysis |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-120 min | 10-30 min je Item | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 1-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | GrowthRetentionConversion | SchätzungUnsicherheitPrognose | AnalyticsConversionGrowth |