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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth Hooked Model |  Agile Ideal Days |
|---|---|---|---|
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 Aufwand in echte Arbeitszeit gedacht werden soll, bietet sie einen einfachen Nenner für Vergleiche. Sie macht Schätzung näher an der Frage, wie viel ununterbrochene Zeit etwas braucht. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Mehrere Workshops über Wochen | 15-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-9 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Hooked Loop, Trigger-Map, Reward-Design, Ethik-Check | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | GrowthVerhaltenRetention | SchätzungAufwandAgil |
Oft zusammen betrachtet
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