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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy Impact Mapping |  Product Strategy DIBB |  Delivery Communication Plan |
|---|---|---|---|---|
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 ein Ziel mit mehreren möglichen Wegen verknüpft werden muss, zeigt sie Wirkungsketten statt Featurelisten. Sie verbindet Business Goal, Verhaltensänderung und Maßnahmen. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn viele Beteiligte parallel informiert werden müssen und Nachrichten sonst ungleich oder zu spät ankommen, ordnet ein Communication Plan die Kommunikation verlässlich. Kanäle, Zielgruppen und Taktungen greifen ineinander, damit wichtige Informationen nicht verloren gehen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 1-2 h | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 2-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Impact Map, Outcome Hypotheses, Delivery Options | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Communication Plan, Channel Matrix, Message Cadence |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | OutcomesStrategieVerhaltenPlanung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | KommunikationStakeholderDeliveryPlanung |