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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Shape Up |  Facilitation Power Interest Grid |
|---|---|---|---|
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 Produktarbeit in dauernden Sprintwechseln steckenbleibt und Scope ständig wächst, schützt Shape Up den Zuschnitt einer Initiative. Die Methode verbindet feste Zyklen mit klar geformten Vorhaben, damit Fortschritt wieder verlässlich wird. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 6 Wochen Cycle + 2 Wochen Cool-Down | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-4 pro Pitch | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Pitches, Bet-Table-Entscheidungen, Hill Charts, Cool-Down-Ergebnisse | Power Interest Grid, Strategie pro Stakeholder |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PlanungDeliveryAutonomie | StakeholderFacilitationAbstimmungPlanung |
Oft zusammen betrachtet
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