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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy KPI Tree |  Facilitation Stakeholder Mapping |
|---|---|---|---|
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 Kennzahlen in der Organisation auseinanderlaufen, ordnet sie Treiber und Wirkungen unter einer gemeinsamen Logik. Sie zeigt, welche Metriken wirklich das Ziel tragen. | Wenn ein Vorhaben an vielen Personen, Interessen und Machtachsen hängt, ordnet Stakeholder Mapping das Umfeld systematisch. Es zeigt, wer beeinflusst, wer betroffen ist und wo Beziehungspflege oder Absicherung zuerst zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 90-180 min initial, dann laufend | 60–90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | KPI-Baum, Owner-Liste | Stakeholder Map, Engagement Plan, Risk Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | KennzahlenStrategieAbstimmungMessung | StakeholderAbstimmungFacilitationVeränderung |
Oft zusammen betrachtet
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