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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery MVP Test Matrix |  Product Discovery Learning Card |
|---|---|---|---|---|
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 Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min | 45-75 min | 25-40 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Test-Matrix, Test-Plan | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen |