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| Kriterium |  Operations Visual Management |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Smoke Test |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei hoher Taktung und vielen parallelen Themen macht die Methode Status, Abweichungen und Prioritäten auf einen Blick sichtbar. Sie reduziert Suchaufwand und verhindert, dass Relevantes in der täglichen Arbeit untergeht. | 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-5 Tage | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-20 | 1-8 | Nutzertraffic | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Async |
Outputunterschiedlich | Visual Board, Status Indicators, Exception Cues | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | SignaleOperationsVisuelles Management | PrognoseFlowDelivery | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |