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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth Hooked Model |  Decision Making Delphi Method |  Growth Flywheel |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei Produkten mit hoher Wiederkehr zählt nicht nur erster Kontakt, sondern routinisierte Rückkehr. Das Hooked Model beschreibt, wie externe oder interne Auslöser, einfache Aktion, Belohnung und Investition zu einem stabilen Nutzungsritual werden. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Mehrere Workshops über Wochen | 1-4 Wochen | 60-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 6-30 Experten | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | GrowthVerhaltenRetention | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | GrowthRetentionConversion |