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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery MVP Test Matrix |
|---|---|---|
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 mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Test-Matrix, Test-Plan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
