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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Test Card |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
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. | Die Test Card macht eine kritische Annahme prüfbar und legt vorab fest, welches Ergebnis als Erfolg zählt. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 20-35 min | 60-90 min | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-5 | 3-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Test Card mit vorab gesetzter Schwelle | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |