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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Learning Card |  Product Discovery Riskiest Assumption 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. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 25-40 min | 1-2 Wochen pro Iteration |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-5 | 2-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
