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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy Impact Mapping |  Product Strategy GIST Planning |  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 Strategie und Wochenarbeit zusammenfinden sollen, übersetzt sie Ziele in kleine lieferbare Projekte und Aufgaben. Sie hält den Weg von Richtung zu Umsetzung kurz. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | Wochen bis Monate je Goal | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 3-10 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Impact Map, Outcome Hypotheses, Delivery Options | Goals, Ideabank, Step-Project-Liste, Tasks, Lernreports | Communication Plan, Channel Matrix, Message Cadence |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | OutcomesStrategieVerhaltenPlanung | RoadmapOutcomesPlanungExperimente | KommunikationStakeholderDeliveryPlanung |