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| Kriterium |  Delivery Value Stream Mapping |  Growth Growth Experiment |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Lieferarbeit in Wartezeiten, Übergaben und verstecktem Aufwand zerfällt, macht Value Stream Mapping den tatsächlichen Fluss sichtbar. Die Methode legt Engpässe, Liegezeiten und Rückkopplungen offen, damit Durchlaufzeit und Verbesserungshebel greifbar werden. | Wenn Wachstumsideen schnell auftauchen, ist die Versuchung groß, sofort zu bauen statt zu lernen. Growth Experiment fasst eine Vermutung so, dass Zielgruppe, Hebel und Messung vor dem ersten Einsatz klar sind. | 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 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 | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-2 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-6 | 1-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Experiment Card, Result Summary, Next Bet | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | LeanFlowVerschwendungDelivery | MarketingGrowthExperimenteLernen | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |