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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Stakeholder Salience Model |  Facilitation Storytelling |  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 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 eine Erkenntnis Wirkung entfalten soll, übersetzt Storytelling trockene Fakten in eine nachvollziehbare Entwicklung. Es verbindet Kontext, Spannung und Konsequenz zu einer Form, die Menschen leichter erinnern und weitertragen. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min | 45-120 min | 60–90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-6 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse | Narrative Outline, Key Message, Story Arc | Stakeholder Map, Engagement Plan, Risk Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance | KommunikationErzählungStakeholderFacilitation | StakeholderAbstimmungFacilitationVeränderung |