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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy RICE Scoring |  Product Strategy DIBB |
|---|---|---|---|
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 eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-10 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | RICE Scores, Ranked List, Assumption Log | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PriorisierungBewertung (Scoring)RoadmapZielkonflikte | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |
Oft zusammen betrachtet
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