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In der Auswahl:Three-Point EstimationMonte Carlo ForecastingStakeholder MappingStakeholder Salience Model
| Kriterium |  Decision Making Three-Point Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Stakeholder Mapping |  Facilitation Stakeholder Salience Model |
|---|---|---|---|---|
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 ein Vorhaben an vielen Personen, Interessen und Machtachsen hängt, ordnet Stakeholder Mapping das Umfeld systematisch. Es zeigt, wer beeinflusst, wer betroffen ist und wo Beziehungspflege oder Absicherung zuerst zählt. | 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 | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 10-30 min je Item | 30-90 min Setup, danach laufend | 60–90 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 2-8 | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Stakeholder Map, Engagement Plan, Risk Notes | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungUnsicherheitPrognose | PrognoseFlowDelivery | StakeholderAbstimmungFacilitationVeränderung | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance |