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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|
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 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 zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |
Oft zusammen betrachtet
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