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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth Funnel Analysis |  Decision Making Assumption Surfacing |
|---|---|---|---|
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 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. | In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-5 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | AnalyticsConversionGrowth | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery |
Oft zusammen betrachtet
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