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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Growth Funnel Analysis |
|---|---|---|---|
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 Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | Wenn viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | AnalyticsConversionGrowth |
Oft zusammen betrachtet
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