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| Kriterium | ![]() Agile NoEstimates | ![]() Decision Making Delphi Method | ![]() Product Discovery Smoke Test | ![]() Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | laufend | 1-4 Wochen | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 6-30 Experten | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungPrognoseFlow | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |



