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| Kriterium |  Decision Making Three-Point Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth Funnel Analysis |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | 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 viele Besucher oder Nutzer unterwegs abspringen, bleibt der Grund hinter der Zahl oft verborgen. Funnel Analysis legt diese Übergänge offen und macht sichtbar, an welcher Stelle der Weg in sich zusammenfällt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 10-30 min je Item | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Funnel Report, Drop-off Analysis, Optimization Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungUnsicherheitPrognose | PrognoseFlowDelivery | AnalyticsConversionGrowth |
Oft zusammen betrachtet
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