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In der Auswahl:Monte Carlo ForecastingPower Interest GridStakeholder Salience ModelStakeholder Mapping
| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Power Interest Grid |  Facilitation Stakeholder Salience Model |  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 viele Stakeholder gleichzeitig Aufmerksamkeit verlangen, sortiert Power Interest Grid nach Einfluss und Betroffenheit. Es hilft, Engagement dort zu konzentrieren, wo Wirkung und Reibung am größten sind. | Wenn Stakeholder sehr unterschiedlich wichtig erscheinen, bewertet das Stakeholder Salience Model ihre tatsächliche Priorität über Macht, Legitimität und Dringlichkeit. Es macht sichtbar, wer Aufmerksamkeit sofort, wer später und wer nur situativ braucht. | 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 | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 60-90 min | 60–90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 3-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Power Interest Grid, Strategie pro Stakeholder | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse | Stakeholder Map, Engagement Plan, Risk Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | StakeholderFacilitationAbstimmungPlanung | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance | StakeholderAbstimmungFacilitationVeränderung |