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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Innovation Lean Startup |  Agile NoEstimates |  Product Strategy Lean Canvas |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Wenn eine frühe Produktwette noch zu viele offene Punkte hat, bringt sie Zielgruppe, Problem und Annahmen in eine einzige Sicht. Sie verdichtet die Idee so, dass Kernrisiken benennbar werden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Wochen bis Monate je Lernzyklus | laufend | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-12 | 1-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanStartupValidierungMVP | SchätzungPrognoseFlow | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell |