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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Storytelling |  Facilitation Alignment Mapping |  Facilitation Stakeholder Salience Model |
|---|---|---|---|---|
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 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 mehrere Personen an einem Ziel arbeiten, aber unterschiedliche innere Landkarten haben, macht Alignment Mapping Abweichungen sichtbar. Es ordnet Ziele, Annahmen und Prioritäten so, dass gemeinsame Richtung prüfbar wird. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-120 min | 1-2 h | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-6 | 4-12 | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Narrative Outline, Key Message, Story Arc | Alignment Map, Open Issues, Decision Questions | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | KommunikationErzählungStakeholderFacilitation | AbstimmungStakeholderStrategieFacilitation | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance |