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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy RICE Scoring |  Delivery Cost of Delay |  Decision Making Decision 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 viele Initiativen um dieselben Ressourcen konkurrieren, ordnet sie Reichweite, Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein gemeinsames Ranking. Sie macht Priorisierung wirtschaftlich anschlussfähig. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | Wenn mehrere Optionen mit mehreren Kriterien kollidieren, wird Vergleich schnell subjektiv. Eine Decision Matrix macht die Abwägung sichtbar und bringt Gewichtung, Kriterien und Optionen in eine gemeinsame Logik. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min | 90-180 min | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-10 | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | RICE Scores, Ranked List, Assumption Log | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Decision Matrix, Scoring Rationale, Selected Option |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PriorisierungBewertung (Scoring)RoadmapZielkonflikte | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | EntscheidungKriterienBewertung (Scoring)Zielkonflikte |