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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  UX Research HEART Framework |  Engineering Kanban |  Product Strategy KPI Tree |
|---|---|---|---|---|
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 UX nur diffus bewertet wird und Tracking ohne Leitplanken läuft, verbindet HEART Framework Erlebnisziele mit messbaren Signalen. Produktteams bekommen damit eine gemeinsame Sprache für Qualität, Nutzung und Entwicklung über Zeit. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | Wenn Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 120 min initial, dann laufend | Ongoing | 90-180 min initial, dann laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-6 | 2-12 | 3-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | HEART-GSM-Tabelle, Dashboard | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | KPI-Baum, Owner-Liste |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | KennzahlenUX-ResearchMessungZufriedenheit | FlowVisuelles ManagementDelivery | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung |