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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Business Strategy TOWS Matrix |  Decision Making Decision Tree |  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. | Die TOWS Matrix verbindet interne Stärken und Schwächen mit externen Chancen und Risiken zu handlungsnahen Strategien. Sie geht damit einen Schritt weiter als eine reine Bestandsaufnahme. | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | 30-90 min | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | TOWS Matrix, Strategic Options, Priority Actions | Decision Tree, Option Map, Assumption List | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | StrategieAnalyseOptionen | EntscheidungBaumstrukturOptionen | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |