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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|
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. | Knowledge Mapping macht Wissen, Lücken und Transferwege in einem Feld sichtbar. Es passt, wenn Fachwissen nicht nur vorhanden, sondern auch auffindbar und übertragbar sein soll. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | WissenMappingRisiko | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |
Oft zusammen betrachtet
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