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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth Funnel Analysis |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|
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. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-5 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | AnalyticsConversionGrowth | SchätzungPrognoseFlow |
Oft zusammen betrachtet
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