Lusta vasárnap délután van.
Épp most rendeltél egy lakomát a kedvenc éttermedből, tele kedvenc ételeiddel.
A tökéletesen kényelmes pizsamádban kényelembe helyezed magad, és bekapcsolod azt a sorozatot, amelyet annyira jól ismersz, hogy álmodban is el tudnád mondani minden egyes sorát. Ismerős helyzet?
Ugyanazokhoz a szokásokhoz, ugyanazokhoz a műsor okhoz, ugyanazokhoz az ételekhez vonzódunk, nem azért, mert fantáziátlanok vagyunk, hanem mert a dolgok egy kis része valóban a legtöbb értéket nyújtja.
Ez az ösztön a Pareto-elv, a 80/20-as szabály lényege.
A több mint egy évszázada a közgazdaságtanban először felismert elv az élet minden területén az egyik leggyakrabban hivatkozott heurisztikává vált: összpontosítson a kevés, de fontos dolgokra, és hagyja figyelmen kívül a sok, de jelentéktelen dolgot.
Vessünk egy pillantást rá!
A Pareto-elv: eredete és meghatározása
Vilfredo Pareto felfedezése folyamatosan felbukkan az életében, mint egy rokon a hálaadásnapi vacsorán.
Az olasz közgazdász, Vilfredo Pareto több mint egy évszázada fedezte fel ezt a szabályt, amikor megfigyelte, hogy Olaszország földterületének 80%-a a lakosság mindössze 20%-ának tulajdonában van. Azonban ami igazán emlékezetessé teszi ezt a szabályt, az az, hogy ez a mintázat nem maradt korlátozva a közgazdaságtanra. Átterjedt más területekre is.
Ugorjunk előre a mai napra:
- A bevételek 80%-át a vásárlók 20%-a generálja.
- A kódolási hibák 20%-a okozza a rendszerleállások 80%-át.
- A ruhatárad 20%-át viseled 80%-ban.
És a Spotify Wrapped? Valószínűleg öt dal végtelen ismétlésben.
A számok nem szentírás, ne feledje; néha 70/30, 90/10 vagy még ennél is egyenlőtlenebb az arány, de az egyensúlyhiány olyan megbízhatóan jelentkezik, hogy az üzleti életben és a termelékenység terén az egyik leggyakrabban hivatkozott heurisztikává vált. Itt válnak a dolgok veszélyessé.
A 80/20-as szabály egyszerűen leírja a valóságot. Ahogy a „heurisztikus” szó is sugallja, ez valami, amit tudni kell és nagyjából követni kell.
Milyen problémát old meg a 80/20-as szabály?
Legtöbben túlbuzgó optimistaként állunk a munkához.
Még felnőttként is a bizonyítványunkon szereplő aranycsillagot nézzük. De több száz csésze kávé mellett órákon át robotolni nem a megfelelő módszer.
A klasszikus erőfeszítés kontra hatás dilemmája
Azt feltételezzük, hogy erőfeszítéseink megkétszerezése az eredményeink megkétszerezését is jelenti. Sajnos a pszichológia másképp vélekedik.
Az emberek híresen rosszul becsülik meg a befektetett energia és az eredmény közötti kapcsolatot. Összekeverjük a elfoglaltságot a hatékonysággal (Hsee et al., 2010), és úgy érezzük, hogy a kiégésnek összhangban kell lennie a szakmai eredményekkel, pedig ez nem így van.
A végtelenül alacsony hatással bíró feladatok „produktívak” tartanak minket, de nem visznek előre. A Pareto-elv áttöri ezt az illúziót. Átfogalmazza a korlátozott idő és energia problémáját azzal a kérdéssel: Melyik kis cselekvéssorozatnak lesz a legnagyobb hatása?
De itt van a bökkenő: ha a 80/20-as szabályt vallássá, vagy ami még rosszabb, KPI-vé teszi, akkor az már nem segít, hanem hátráltat.
Mi van, ha az erőfeszítés nem a végcél, hanem maga az út?
Goodhart törvénye szerint ha egy mérőszám célponttá válik, akkor már nem jó mérőszám.
Úgy dönt, hogy „minőségi időt” tölt a gyerekeivel. Minden este néhány órát, telefonok nélkül, játékokkal vagy beszélgetéssel. Nagyszerű érzés. Mindenki közelebb kerül egymáshoz és boldogabb.
Aztán valahol azt olvassa, hogy „a jó szülők naponta legalább két órát minőségi időt töltenek gyermekeikkel”. Így ezt szabálynak veszi.
Hamarosan ez egy kötelező feladat lesz: az órát nézi, kényszerű beszélgetéseket folytat, és stresszel, amikor az élet elfoglaltabbá válik, és nem tud lépést tartani.
Az idő még mindig megvan, de a melegség és a kapcsolat, ami eredetileg minőséget adott neki? Eltűnt.
Még egy példa: vegyük a gyártás minőség-ellenőrzését. Juran (1954), aki népszerűsítette Pareto munkáját, rájött, hogy a minőségi problémák döntő többségét néhány hibatípus okozza. Ahelyett, hogy minden apró hibára elosztották volna az erőforrásokat, a vállalatok ezekre a néhány fő okra koncentráltak, és ezzel drámaian csökkentették a hibaarányt.
Triviális részletek kontra a mindennapi figyelmed
A döntéshozatali fáradtság kutatásai azt mutatják, hogy minden döntésünk elszívja a mentális energiánkat (Baumeister et al., 1998).
Ha a napja tele van triviális döntésekkel, minden e-mail ellenőrzésével, minden „szinkronizáláson” való részvétellel, akkor értékes energiáját „triviális dolgokra” pazarolja, ahelyett, hogy azt hatékony munkára fordítaná.
Más szavakkal, a Pareto-elv megoldja a rosszul elosztott figyelem problémáját.
Ez felhatalmazást ad Önnek, és őszintén szólva, kötelezettséget is, hogy a legtöbb dolgot figyelmen kívül hagyja, így a kevés fontos dologra koncentrálhat.
Időgazdálkodás és a Pareto-elv
Az idő hatékony kezelése alapvetően azt jelenti, hogy azokra a dolgokra koncentrálunk, amelyek valóban számítanak. Csináljuk Pareto-módra!
Ennek egyik módja az időd beosztása, hogy ténylegesen tudd, hova tart a napod, ahelyett, hogy csak úgy elszaladna. Egy másik trükk az időblokkolás, vagyis időrészek elkülönítése, hogy zavartalanul egy dologra koncentrálhass.
A reggel megfelelő kezdése is nagy különbséget jelenthet, és ehhez segítséget nyújthat egy remek útmutató arról, hogyan lehet produktív napot eltölteni.
De néha egyszerűen csak elveszítjük az időérzékünket. Ezek a kis időgazdálkodási trükkök együttesen segítenek abban, hogy energiádat az igazán fontos dolgokra fordítsd.
Miért működik a 80/20-as szabály döntéshozatali eszközként?
Ismeri azt az érzést, amikor az adatok megerősítik azt, amit már sejtett?
A fitneszkövető készüléke azt mondja: „Rosszul aludt.” – Hát, igen, Sherlock!
Ez a 80/20-as szabály, amely matematikailag alátámasztja azt, amit az agyad már amúgy is kitalált vagy könnyen megérthet.
A matematika soha nem hazudik
Lényegében a Pareto-elv az, amit a statisztikusok hatványtörvény-eloszlásnak neveznek: az eredmények ritkán oszlanak el egyenletesen. Ehelyett néhány tényező dominálja az eredményeket (Newman, 2005).
Ezért van az, hogy egy maroknyi startup generálja a kockázati tőke befektetések hozamának nagy részét. És ezért van az, hogy 1926 és 2016 között az amerikai piacokon a részvények 4%-a teremtette az összes nettó vagyont (Bessembinder, 2018).
Most vegyük hozzá a pszichológiát. Mint korábban említettük, „minél több, annál jobb” előítéletünk van.
Több órát dolgozzon, több megbeszélésen vegyen részt, több e-mailre válaszoljon, és biztosan meglesz az eredmény. Csakhogy nem így van. A viselkedéskutatók ezt „erőfeszítés-heurisztikának” nevezik – összetévesztjük az izzadságot az értékkel (Kruger et al., 2004).
A 80/20-as szabály cáfolja ezt a feltételezést. A stratégiai fókusz minden esetben felülmúlja a puszta mennyiséget.
Az agyadnak sávszélesség-problémája van
A munkamemória brutálisan korlátozott, és a ház kulcsai gyakran a legnagyobb áldozatai ennek.
A legtöbb ember egyszerre csak 4–7 dolgot tud egyszerre kezelni (Cowan, 2001). Ha figyelmét több tucat feladat között osztja szét, a minőség romlik.
Koncentráljon a „létfontosságú kevesekre”, és így az agya felépítésével együtt fog dolgozni, nem pedig ellene. Ugyanez vonatkozik a döntéshozatali folyamatra is. A vacsora választási lehetőségektől a szórakozásig mindenre kiterjedő választék megbénít minket (Schwartz, 2004), de a 80/20-as szemüveg áttöri a zajt.
A valóság torz. Az agyunk korlátozott. A 80/20-as szabály egyikkel sem küzd, hanem mindkettőt fegyverként használja.
📖 További információ: Memorizálási technikák és eszközök a memóriád fejlesztéséhez
A Pareto-elv gyakorlati alkalmazásai
Jól van, elég az elméletből.
Pareto a vadonban is megfigyelhető. Nézzük meg természetes élőhelyén!
Termelékenység: Bezos fordulat
Bill Gates egyszer így viccelődött: „A nehéz munkákra lusta embereket választok. Mert a lusta ember könnyű módszert talál a feladat elvégzésére.” A Pareto-elv ez a vicc egy mérleggel.
Vegyük példának Jeff Bezost 1994-ben. Hat számjegyű fizetést kapott egy fedezeti alapnál, olyan munkát, amit az emberek nem hagynak ott.
Bezosnak azonban volt egy keretrendszere, amelyet „bánatminimalizálásnak” nevezett, egy gondolati kísérlet, amelyben elképzelte magát 80 évesen, visszatekintve. Bánná-e, hogy elhagyta a Wall Streetet, hogy online könyvesboltot indítson? Talán. Bánná-e, hogy nem próbálta meg? Határozottan.
Ez a Pareto-gondolkodás álruhában.
Bezos nem mérlegelte minden lehetséges döntést egyformán. Kiválasztotta az életútját meghatározó 20% döntést, és a többit elvetette. Az eredmény? Az Amazon. És igen, néhány évtizednyi megbánásmentes élet.
A tanulság nem az, hogy „mondjon fel a munkahelyén, és indítson Amazon-üzletet”.
A teendőlistádat elárasztó feladatok többsége nem segít előrehaladni. Tisztítsd meg őket, és a mentális megkönnyebbülés gyorsabban hat, mint a bűntudat.
Üzleti élet: Starbucks és a bálna stratégia
A növekedési csapatok szeretnek a „ügyfélszerzésről” beszélni. De a Starbucks rájött, hogy az ügyfélszerzés drága, és a legtöbb ügyfél… rendben van. Nem remek, nem szörnyű. Csak rendben van.
A 2010-es évek elején a Starbucks elemezte a vásárlási szokásokat, és egy egyoldalú igazságra bukkant: a bevételek közel felét a vásárlók körülbelül 20%-a adta (Starbucks éves jelentés, 2016). Ezek nem alkalmi látogatók voltak, akik havonta kétszer vettek egy latte-t. Ezek a napi törzsvásárlók, a mobilrendelés-függők, azok az emberek voltak, akik név szerint ismerték a baristákat.
Így ahelyett, hogy minden járókelőt kedvezményekkel csábított volna, a Starbucks a nagyhalakra koncentrált.
Az eredmény a Starbucks Rewards lett, egy hűségprogram, amelynek ma már több mint 75 millió aktív tagja van, és az Egyesült Államokban a vállalat által működtetett bevételek több mint felét generálja. Ha a nagy értékű ügyfeleket koffeinnel ellátva, személyre szabottan és hűségesen tartja, akkor a bevételek ingadozása is kiegyenlítődik.
A tágabb tanulság? A növekedés gyakran nem abból fakad, hogy mindenkit üldözünk. Hanem abból, hogy megszállottan foglalkozunk azokkal a kevesekkel, akik már fizetik a számláinkat, és gondoskodunk arról, hogy soha ne távozzanak!
📖 További információ: A béka-technika: a félelemtől a cselekvésig!
Oktatás: Magas hozamú orvoslás és a stratégiai tudatlanság művészete
Gyerekkoromban a „Mi akarsz lenni, ha nagy leszel?” kérdésre mindig azt válaszoltam: „orvos”.
Aztán megláttam a tananyagot. Több ezer oldal. Több száz feltétel. Latin nevek, amelyek varázsigéknek hangzottak. Azonnal feladtam.
Kiderült, hogy rosszul csináltam. Az orvostanhallgatók sem jegyeznek meg mindent. Csak a megfelelő dolgokat jegyeznek meg.
„Magas hozamú” tanulási útmutatók, olyan források, mint a First Aid for the USMLE, amelyek a licencvizsgák 80%-ában előforduló anyagok körülbelül 20%-át sűrítenek össze. Az orvostanhallgatók olyan állapotokat gyakorolnak, mint a szívinfarktus, a cukorbetegség és a tüdőgyulladás, amelyek gyakoriak, nagy kockázattal járnak és vizsgázhatóak, míg a ritka, egy karrier során talán egyszer előforduló diagnózisokat csak átfutják.
Az okos diák kevesebbet tanul, de jobban, és így mentális kapacitást szabadít fel a klinikai ítélőképességre, amit egyetlen tankönyv sem tud megtanítani.
A kutatások is alátámasztják ezt. Az ismételt ismétléssel kapcsolatos tanulmányok (Cepeda et al., 2006) azt mutatják, hogy a kulcsfontosságú fogalmak stratégiai áttekintése sokkal jobb eredményeket hoz, mint a sima magolás.
Naplóírási tippek, hogy okosabban, ne keményebben dolgozzon
Néhányunknak szükségünk van egy pontokba szedett prioritási listára, mielőtt elkezdenénk a Pareto-elvet és más csodálatos trükköket alkalmazni. Mit szólna egy pontokba szedett naplóhoz? Ha írását digitális naplóalkalmazásokkal kombinálja, azonnal rögzítheti ötleteit, és oldalak lapozgatása nélkül rendszerezheti őket.
Ha szereti a post-it cetliket, de utálja a rendetlenséget, az online post-it cetlik a legjobb megoldást kínálják mindkét világból. Azok számára, akik kedvelik a klasszikus tollat és papírt, ezek a bullet journaling alapjai egyszerű trükkökkel növelhetik a kreativitást, miközben a layoutok tiszták és hatékonyak maradnak.
Személyes élet: A barátság tölcsér
McPherson és társai (2006) szociológusok megállapították, hogy a legtöbb ember társadalmi hálózata néhány bizalmasra korlátozódik – körülbelül kettőre vagy háromra, nem pedig húszra.
Erre akkor jöttem rá, amikor 20 percig agonizáltam azon, hogy elmenjek-e egy volt munkatársam születésnapi vacsorájára. Valaki, akivel egy éve nem beszéltem. A bűntudat valós volt, amíg ki nem számoltam: két óra utazás és kisbeszélgetés, vagy egy telefonhívás a legjobb barátnőmnek, akinek tényleg szüksége volt rá, hogy kiadja a gőzt a szakítása miatt.
Ez a Pareto-elv a társasági életben.
Az energiát, amelyet gyenge barátságok fenntartására, Instagram-bejegyzések lájkolására és ismerősök születésnapi vacsoráinak látogatására fordítana, inkább azokra a kevés kapcsolatokra fordíthatja, amelyek valóban támogatják Önt. Ha egyszer elfogadja ezt a torzítást, akkor nem fogja többé elaprózni az energiáját.
És a fontos emberek? Ők a legjobb változatát kapják meg, nem a kimerültet.
Hogyan alkalmazzuk a 80/20-as szabályt?
Ismerje meg Mayát, egy doktorandusz hallgatót, aki a felesleges munkával küzd.
Délelőtt 10 óra van, és Maya már kétszer is kitakarította a beérkező levelek mappáját, és átnézte a múlt héten valaki által ajánlott hivatkozásokat. A tényleges eredménye? A szakdolgozat egy centiméterrel sem haladt előre.
Így állította le Maya a forgást és kezdett el mozogni a 80:20-as szabály segítségével.
1. lépés: Határozza meg az eredményt (vagy ismerje el, hogy nincs eredménye)
Maya első felismerése kellemetlen volt: fogalma sem volt arról, hogy mit is jelent valójában a „kész”. A cél az volt, hogy „minden könyvet elolvasson”, vagy hogy a saját hipotézisére koncentráljon? Az egyik egy érzés, a másik egy eredmény. Ezen tisztázás nélkül minden egyformán sürgősnek tűnik, és semmi sem igazán számít.
Leírta: Péntekig befejezni egy fejezetet. Csak azt olvasni, ami ezt a célt támogatja.
Hirtelen a teendőlistájának fele irrelevánsnak tűnt.
2. lépés: Kövesd nyomon az igazságot (mert az ösztöneid hazudnak)
Maya úgy gondolta, hogy az olvasás „talán napi 3 órát vesz igénybe”.
Így egy hétig naplózta az idejét egy egyszerű időkövető programmal, és rájött a kegyetlen igazságra: napjának 40%-a eltűnt azzal, hogy átfutotta az újabb tanulmányokat és eredményeket, amelyek ugyan remekek voltak, de nem voltak relevánsak a munkájához.
Ez nem szokatlan. Tanulmányok szerint a figyelemelterelő tényezőket közel felére becsüljük ( Mark et al., 2016 ). Hazudunk magunknak arról, hogy hova tűnnek az órák, és adatok nélkül a hazugság győz.
3. lépés: Találja meg a fontos 20%-ot (a röntgenlátás pillanata)
Miután rögzítette az időt és egyértelművé vált az eredmény, Maya végre meglátta az egyensúlytalanságot.
Két konkrét tanulmány teljes mértékben alátámaszthatta volna tézisét, mégis tíz tanulmányra osztotta meg figyelmét.
Az írás, amit készített? Az fontos volt. De hogy minden új tanulmányba belekeveredjen? Az nem volt fontos.
4. lépés: Szüntesse meg a projekteket, vagy azok fogják megszüntetni Önt
Itt van az a rész, amit a legtöbb ember kihagy: valakinek gyilkosnak kell lennie.
Maya egy napra kinevezte magát hivatalos „projektgyilkosnak”. Tudja, az a személy, aki felelős azoknak a kötelezettségvállalásoknak a megszüntetéséért, amelyek már nem állnak összhangban a céljaival. Drámaian hangzik, de anélkül, hogy ezt a szerepet kifejezetten meghatároznák, a halott ötletek örökre megmaradnak, és lassú szivárgásként kimerítik az erőforrásokat és a morált.
És itt jön a lényeg: a fontos 20% nem statikus. Ami a múlt félévben fontos volt, most már felesleges lehet. Maya minden félévben ismétlődő felülvizsgálatot állított be, egy kényszerítő funkciót, hogy újraértékelje a prioritásokat, mielőtt azok holt teherré válnának.
5. lépés: Újraértékelés (mert a játék megváltozik)
Az Ön igényei változnak. Ami tegnap még nagy hatással volt, holnap már elhalványulhat. Maya féléves ellenőrzései azonban segítenek feltenni a kérdést: Mely feladatokra érdemes most a legtöbb energiánkat fordítani?
Nem „Min dolgozunk?”, hanem „Min kellene dolgoznunk?”. A különbség óriási.
És hónapok óta először dolgozott anélkül, hogy az a nyomasztó érzés kísérte volna, hogy valami fontosat elfelejtett, mert pontosan tudta, mi a lényeg, és azt el is végezte.
A 80/20-as munkafolyamat: Példa a ClickUp segítségével
A Pareto-lencse megmutatja, mire kell összpontosítania.
Így lehet Maya megközelítését nem elméletként, hanem munkafolyamatként megvalósítani.
Először is: nem tudsz a legfontosabb néhányra koncentrálni, ha nem tudod, melyek azok
A legtöbb ember azt hiszi, hogy tudja, mi a prioritása. Általában tévednek.
Az első lépés az, hogy mindent egy helyen láthatóvá tegyünk, egy táblázatban és tervezőben, vagy a kedvenc eszközünkben, hogy valóban láthassuk az egyensúlytalanságot.
Most jön a valóság ellenőrzése: kapcsolja be az Időkövetés funkciót, hogy lássa, mennyi erőfeszítést fordít valójában, szemben azzal, amit gondolt, hogy fordít.
Emlékszik Mayára? Úgy gondolta, hogy az olvasás napi 3 órát vesz igénybe. Ez a hét 60%-át tette ki. Ez volt a listája:
| Feladat | Leírás | Jegyzetek |
|---|---|---|
| Olvassa el a brit gyarmatosításról szóló folyóiratcikkeket | Háttérinformációk | Lehet, hogy más forrásokkal is átfedésben van. |
| Támogathatja az összehasonlító részt | Főbb gazdasági adatok | Erős elsődleges bizonyítékot nyújthat |
| Spanyol gyarmati politikák áttekintése | Történelmi áttekintés | Lehetséges mellékletként vagy prezentációként |
| Gyűjtsön adatokat az atlanti rabszolga-kereskedelemről | A tézis fókuszának meghatározása | Később finomítható |
| Gyűjtsön térképeket a 18. századi kereskedelmi útvonalakról | Vizuális referencia | Olvassa el a Kelet-indiai Társaságról szóló másodlagos forrásokat! |
| Elemezze a háromoldalú kereskedelem hatásait | Összeköti a kereskedelmet és a gyarmatosítást | Magas analitikai érték |
| Kutatás a francia kereskedelmi politikákról | A komparatív elemzés része | Közepes mélység szükséges |
| Formátum bibliográfia | Végső szakaszbeli feladat | Időigényes, de alacsony hatással |
| Vizsgálja meg a kereskedelem kulturális hatásait | A globális kereskedelem kontextusa | A hatókör korlátozásának szükségessége |
| Vázlatos fejezet a gazdasági hatásokról | Alapvető tartalom | Erős adatokra és forrásokra van szükség |
| Lábjegyzetek és hivatkozások szerkesztése | Technikai finomítás | Fontos a pontosság, nem a vita |
| Mélyebb értelmet ad az érvelésnek | Mélyebb értelmet ad az érvelésnek | Lehetne egy kisebb szakasz |
| Keresse meg a kereskedők első betűit | Elsődleges bizonyíték | Egyedülálló betekintést nyújthat |
| Tézis vázlat készítése | Tervezési eszköz | Segít a korai szakaszokban a fókuszálásában |
| Korrekció véglegesítése | Végső ellenőrzés | Nem sürgős, csak az utolsó szakaszban |
💡 Profi tipp: Kezdje a ClickUp List View (Lista nézet) funkciójával, és sorolja fel mindazt, amivel foglalkozik, legyen az nagy vagy kicsi. Ezután adjon hozzá egy „Impact Score” (Hatás pontszám) nevű egyéni mezőt (1–5-ös skálán) és egy „Category” (Kategória) nevű mezőt (stratégiai, támogatás, műveletek stb.). Használja a korábbi adatokat vagy a megérzését, hogy értékelje, mely feladatok hoznak a legnagyobb megtérülést.
Másodszor: Egy pillantással meg kell tudnia, mi a fontos
Miután feltárultak a legfontosabbak, a kihívás az, hogy azok mindig az első helyen maradjanak.
Világos vizuális rendszer nélkül az emberek – Maya is beleértve – hajlamosak a leghangosabb dolgokat előtérbe helyezni, nem pedig a legfontosabbakat. Hogy céljaival összhangban maradjon, elkezdett prioritási szinteket rendelni minden feladathoz: Sürgős, Magas, Normál vagy Alacsony.
Ez segített neki abban, hogy azonnal meglássa, mi érdemel valóban a figyelmét minden nap.
Például a kereskedelmi adatok elemzése és fő érvelésének megfogalmazása kiemelt fontosságú feladat lett, míg a hivatkozások formázása és a lektorálás a végső szakaszig alacsony prioritású maradt. A feladatlistájára pillantva Maya azonnal meg tudta mondani, hol lesz a legnagyobb hatása az erőfeszítéseinek.
🛠️ Eszköztár: Vizuális segédeszközként használhatja a ClickUp Priority Matrix Template sablonját, amelynek egyik tengelyén a sürgősség, a másikon pedig a fontosság szerepel. Ez az Eisenhower-mátrix, de élő és együttműködésen alapuló változatban.
Harmadik: Pareto haszontalan, ha nem vezet eredményekhez
Most ezt a fontos 20%-ot mérhető célokhoz kell kapcsolnia.
Amikor Maya elkezdett dolgozni a 18. század eleji gyarmatosításról és a kereskedelem hatásáról szóló szakdolgozatán, hamar rájött, hogy ez a téma milyen nyomasztó lehet.
Hogy munkája hatékony maradjon, Maya listát készített az elvégzendő feladatokról, beleértve a források kutatását, az adatok rendszerezését, a fejezetek megírását és a vázlatok szerkesztését. Ezután minden feladatot fontossága és a szakdolgozatára gyakorolt potenciális hatása szerint rangsorolt.
Ennek alapján Maya úgy döntött, hogy ideje nagy részét a felső 20%-ra fordítja, és olyan tevékenységekre koncentrál, amelyek közvetlenül erősítik érvelését, például kereskedelmi nyilvántartások elemzésére, neves történészekkel való kapcsolatfelvételre és központi tézisének finomítására. Íme a részletek:
| Tézis szakasz | A „létfontosságú 20%” feladatok | A „triviális 80%” feladatok |
|---|---|---|
| Téma kutatása | Nevezzen meg 2–3 fő gyarmati hatalmat (pl. Nagy-Britannia, Franciaország, Spanyolország) és 2–3 fő kereskedelmi rendszert (pl. atlanti rabszolga-kereskedelem, háromszögkereskedelem, kelet-indiai kereskedelem). | Olvasás minden egyes kolóniáról vagy kisebb kereskedelmi hálózatról |
| Irodalom áttekintése | Összpontosítson az akadémiai vitát meghatározó alapvető művekre és elsődleges forrásokra! | Másodlagos források, amelyek hasonló érveket ismételnek |
| Adatok és bizonyítékok | Gyűjtsön reprezentatív kereskedelmi adatokat (export, áruk, kikötői nyilvántartások) és fontos elsődleges számlákat | Nagy, de ismétlődő vagy kisebb adathalmazok gyűjtése |
| Elemzés | Vizsgálja meg az ok-okozati összefüggéseket (pl. hogyan ösztönözte a kereskedelem a gyarmatosítást, vagy fordítva). | Leíró összefoglalók elemzés nélkül |
| Írás | Fejlessze ki a legfontosabb érveket és a téziseket már a kezdeti szakaszban | Kisebb formázási hibák kijavítása vagy túlzott háttérszakaszok |
| Szerkesztés | Helyezze előtérbe a világosságot, az érvek erősségét és a bizonyítékok koherenciáját! | A lábjegyzetek túlzott csiszolása vagy a formázás korai szakaszban |
És kész is van! Egy megvalósítható teendőlista a legfontosabb feladatokkal, amelyek valóban segíthetnek céljaid elérésében! A ClickUp Tasks + ClickUp Brain segítségével ezt könnyedén nyomon követhető teendőlistává alakíthatod, és megkezdheted a végrehajtást. 👇🏼
⚡️ Sablonarchívum: Ingyenes projektprioritizálási mátrix sablonok
A 80/20-as szabály iparág-specifikus alkalmazásai
Erről már beszéltünk.
A 80/20-as szabály valódi ereje nem csak abban rejlik, hogy meghatározza, honnan származnak az eredmények, hanem abban is, hogy alapvetően megváltoztatja az iparágak értékről és erőfeszítésről alkotott gondolkodásmódját.
Ez a szabály kihívást jelent a hagyományos „dolgozz keményebben, tégy többet” mentalitásnak, mivel rámutat arra, hogy a siker gyakran attól függ, hogy kevesebbet, de jobban csinálunk. Ez a gondolkodásmódváltás számos területen, többek között a marketingben, a gyártásban, az egészségügyben és a technológiában is hatással van.
Vessünk egy közelebbi pillantást rá!
Marketing: Ne szórjon, hanem irányítsa a figyelmet!
Egy rövid anekdota.
Egy start-up cégnél dolgoztam, és ahogy az lenni szokott, minden munkát elvállaltam, ami az utamba került. Az első nagy feladatom egy újonnan indult márka hírlevelének elkészítése volt.
A vörös zászlók egyértelműek voltak: nem olyan közönséggel volt dolgunk, amelyik szeret olvasni, és a témák, amelyekről írni akartunk, nem voltak újak, és nem volt meg a szakértelmünk ahhoz, hogy róluk írjunk. És mégis belevágtunk, teljes gőzzel.
Csak hogy 6 hónap (!) múlva rájöttünk, hogy ezt az időt jobban is fel lehetett volna használni olyan helyeken, ahonnan valóban szerezhettünk felhasználókat: a teljesítményalapú hirdetéseinkben, a YouTube-csatornánkon, a weboldalunkon. Egy maroknyi csatorna végezte az összes munkát. A többi, beleértve a drága hírlevelünket is, csak a költségvetést emésztette fel.
A Google saját referenciaértékei azt mutatják, hogy a torzítás továbbra is brutális: a Google keresési hirdetések tipikus CTR-je ~1,9% körül mozog (Ignite Visibility, 2025). Ez azt jelenti, hogy még akkor is, ha hirdetését több ezer alkalommal megtekintik, csak egy kis rész kattint rá. És mégis, hány marketinges osztja még mindig egyenletesen a költségvetést minden kampányra, mintha a gyepet öntözné?
Értékesítés: A legfontosabb ügyfelei tartják fenn a vállalkozását
Minden értékesítési folyamat hosszú folyamatnak tűnik: több száz potenciális ügyfél, végtelen utánkövetés és egy CRM, amely soha nem hagyja abba a nyaggatást. De bevételeinek nagy része egy maroknyi legfontosabb ügyfélnél rejtőzik, és idejének 80%-át olyan ügyfelekre fordítja, amelyekkel talán soha nem fog üzletet kötni.
Kutatások szerint az ügyfelek 20%-a általában a bevételek 70–80%-át generálja (Homburg et al., 2008 ). Ez az Ön üzleti modellje, függetlenül attól, hogy jelenleg ezt látja-e vagy sem.
Egyszer láttam, hogy egy értékesítési csapat három hónapig ápolt 50 „meleg leadet”, miközben legfontosabb ügyfelük, aki évente 400 000 dollárt hozott, csendben értékelte a versenytársat. Senki sem vette észre, amíg a szerződésmegújítási megbeszélést elhalasztották. Aztán lemondták. Majd „a következő negyedévben újra kapcsolatba lépünk”.
Harminc új üzlet kellett ahhoz, hogy pótoljuk azt az egy ügyfelet. A matematika kegyetlen, és ha figyelmen kívül hagyjuk, attól még nem szűnik meg.
Ügyfélszolgálat: Javítsa ki a két legfontosabb hibát, és tisztítsa meg a várólista 80%-át
Az ügyfélszolgálat talán a legbrutálisabb példa Pareto elvének működésére.
Néhány visszatérő probléma, általában kettő vagy három, elárasztja a jegyek mennyiségét, és azok a vezetők, akik egyenletesen osztják el az erőforrásokat, alapvetően egy teáskanállal merik a vizet.
A csapatok hónapokat pazarolnak arra, hogy gyorsabban reagáljanak, több ügynököt vegyenek fel és javítsák az „átlagos kezelési időt”. Eközben a probléma gyökere ott van az orruk előtt: egy hibás fizetési folyamat. Egy zavaros GYIK. Egy hiba, amely újra és újra felbukkan, mert senki sem tartotta fontosnak a kijavítását.
Írjon egy egyetlen, hatékony FAQ-t, vagy javítsa ki a showstopper hibát, és hirtelen a várólista 80%-át elintézi.
A minőségirányítási tanulmányok évtizedek óta következetesen igazolják ezt a torzulást (Juran, 1954), mégis a csapatok továbbra is minden jegyet egyformán fontosnak kezelnek. A legtöbb jegy tünet; ha a kiváltó okot megszüntetjük, a tünetek is megszűnnek.
Mérnöki munka: Szállítsd ki a rémálmot, vagy javítsd ki a showstopper-eket
A mérnökök már régóta tudják ezt. A Microsoft híresen megállapította, hogy a hibák 20%-a okozta a rendszerleállások 80%-át.
Fordítás? Finomíthatja a felhasználói felületet, átalakíthatja a kódbázist és tizenhét új funkciót adhat hozzá, de ha nem ad prioritást a legfontosabb funkcióknak, akkor rémálom lesz a végeredmény.
Minden mérnöknek van egy kedvenc hibája, amelyet meg akar javítani, valami homályos szélsőséges eset, amely három Linux-felhasználót érint. Rendben. De mi van, ha ez felemészti a sprint kapacitását, miközben az alkalmazás bejelentkezéskor összeomlik? Akkor eltévesztette a célt.
Pénzügy: Ha elmulasztja a 4%-ot, mindent elmulaszt
És akkor ott van még a pénzügy, ahol az egyensúlytalanság egyszerűen brutális.
Az amerikai részvényekről készült egy hosszú távú tanulmány, amely megállapította, hogy 1926 és 2016 között a tőzsdén jegyzett vállalatok mindössze 4%-a tette ki a piac teljes nettó nyereségét (Bessembinder, 2018).
4%. Ez azt jelenti, hogy a részvények 96%-a legjobb esetben is csak a helyét tartotta, rosszabb esetben pedig aktívan veszteséges volt.
A diverzifikáció biztosan segít, de a valódi vagyonépítéshez a néhány megfelelő dologra való koncentráció szükséges.
A stratégiai tanulság: reflektorfény, nem szórófejes
A győztes csapatok nem szórják szét az erőforrásokat, remélve, hogy valami eredményt hoz. A figyelmet arra összpontosítják, ami valóban hatással van a helyzetre, és minden mást félretesznek.
Hogyan lehet okosan prioritásokat felállítani?
A folyamatoptimalizálás remek kiindulási pontot kínál, és segít kitalálni a folyamatok legjobb elrendezését, minimális beavatkozással. Emellett létezik a prioritáskezelés is, amely lehetővé teszi a feladatok fontossága és sürgőssége alapján történő szervezését, így mindig a megfelelő dolgon dolgozhat a megfelelő időben. Ne feledkezzen meg az erőforrások elosztásáról sem, amely biztosítja, hogy idejét, energiáját és képességeit optimálisan használja fel, hogy azok a legnagyobb hatást érjék el.
Hogyan javítja az AI és az automatizálás a 80/20-as szabályt
Ha Pareto ma élne, valószínűleg monokliját gépi tanulásra cserélné.
Miért? Mert amit 1896-ban hónapokig tartó adatfeldolgozással ért el, azt ma az AI milliszekundumok alatt meg tudja csinálni.
De itt van a modern probléma: elárasztanak minket az adatok. A trükk az, hogy kivonjuk a fontos 20%-ot anélkül, hogy kiégetnénk az elemzőinket, vagy ami még rosszabb, stratégiának álcázott ösztönös döntéseket hoznánk.
Itt válik az AI a divatszóból túlélési eszközzé.
Mintafelismerés nagy léptékben: lássa meg, amit eddig nem vett észre
Az emberek rettenetes Pareto-elemzők.
Túl nagy súlyt fektetünk a sürgős dolgokra (hello, üres beérkező levelek mappa), és túl kevés súlyt a hatékonyakra. Hagyjuk, hogy a kognitív torzítások, a frissesség torzítása, a rendelkezésre állás torzítása és a megerősítés torzítása eltorzítsák azt, amit fontosnak tartunk. A leghangosabb ügyfélpanaszok tűnnek a legnagyobb problémának, még akkor is, ha az adatok mást mutatnak.
Velünk ellentétben a gépi tanulásnak nincs egója vagy szorongása. Olyan rejtett előnyöket tud felszínre hozni, amelyeket manuálisan soha nem vennél észre: hogy egy maroknyi visszatérő ügyfélkifogás jelenik meg a elvesztett ügyletek 80%-ában, vagy hogy csupán három termékjellemző okozza a legtöbb panaszt.
Mi az előnye? Ezzel nem pazarolja tovább az idejét olyan problémákra, amelyek úgy tűnnek, hogy sürgősek, hanem elkezd megoldani azokat, amelyek valóban bevételkiesést okoznak.
Előrejelző prioritás: Tudja meg, hová tart a 20%, ne csak azt, hogy hol volt
A hagyományos Pareto-elemzés csapdája az, hogy visszatekintő megközelítés.
Meghatározza, mi volt fontos az elmúlt negyedévben, majd feltételezi, hogy az most is fontos. Eközben a legfontosabb ügyfele csendben értékeli a versenytársakat, vagy az a „kis” hiba hamarosan válságba torkollik.
A prediktív modellek nem csak azt mutatják meg, hol voltak torzultak az eredmények, hanem azt is, hol valószínűsíthető a torzulás a jövőben.
Ez azt jelenti, hogy proaktívan oszthatja el erőforrásait, és ahelyett, hogy a kár bekövetkezte után reagálna, inkább a jelentőségüket vesztő projektekre koncentrálhat.
Mi az előnye? Nem csak a tegnapi játékra optimalizál. Megelőzi a versenytársakat, még mielőtt azok észrevennék.
Kevesebb vakfolt: hagyja, hogy az AI végezze el a nehéz munkát, így Önnek csak gondolkodnia kell
A Pareto-elemzés piszkos titka, hogy manuálisan nagyon fárasztó fenntartani.
Kövesse nyomon az idejét. Értékelje minden feladatot. Frissítse prioritási mátrixát. Negyedévente értékelje újra. Ez az a fajta fegyelem, amely elméletben remekül hangzik, de a normál munkanapok terhe alatt összeomlik.
Nyilvánvaló, hogy az AI nem fárad el. Nem felejt. Folyamatosan elemzi a háttérben a mintákat, miközben Ön a végrehajtásra koncentrál. És amikor azonosít valamit, egy visszatérő szűk keresztmetszetet, egy olyan feladatot, amely órákat vesz igénybe anélkül, hogy előrehaladna a célok elérése, automatikusan felszínre hozza.
Mi az előnye? Megkapja a betekintést anélkül, hogy el kellene fáradnia. A 20% látható marad, anélkül, hogy minden héten keresnie kellene.
Íme, hogyan működik ez a gyakorlatban a ClickUp segítségével:
ClickUp Brain: A minták felismerésében segítő másodpilóta
A legtöbb ember úgy gondolja, hogy az AI szöveggenerálásra szolgál, de az igazi értéke a minták felismerésében rejlik, amelynek segítségével a zajban rejtőző jelek felszínre kerülnek.
A ClickUp Brain rögzíti és összefoglalja a megbeszéléseket, kiemeli az ismétlődő témákat, és igény szerint összefoglalja a feladatokat vagy dokumentumokat. Ahelyett, hogy egy hónapnyi megbeszélési jegyzeteket lapozgatna, és azon töprengene, miért nem történik semmi, a Brain megmutatja Önnek: a „ügyfél késedelmei” nyolc különböző összefoglalóban jelentek meg. Ez a szűk keresztmetszet. Ez a legfontosabb néhány.
És nem viccelünk. Brain valóban segített a vezérigazgatónknak egy 200 ezer dolláros döntés meghozatalában!
A csapda, amelytől megvéd: Hónapokig a rossz problémát oldja, mert soha nem kötötte össze a szétszórt jeleket.
ClickUp automatizálások: A triviális feladatok nagy részét hagyja, hogy maguk intézzék
A Pareto-elv alkalmazásának legjobb módja nem az, hogy keményebben dolgozik, hogy figyelmen kívül hagyja az alacsony értékű feladatokat. Hanem az, hogy ezek a feladatok automatikusan eltűnjenek.
A ClickUp Automations és Agents feladatok áthelyezésére, problémák megjelölésére, riasztások küldésére és prioritások emelésére szolgál, ha a feltételek teljesülnek. Állítson be egy szabályt: „Ha egy kampányfeladat késedelmes → jelölje meg magas prioritásúnak + értesítse a csapatot. ” Mostantól a szűk keresztmetszetek felszínre kerülnek, ahelyett, hogy valakinek a beérkező levelei között rejtőznének.
ClickUp Dashboards: Lássa a torzulást, cselekedjen a torzulás alapján
Amit nem látsz, azt nem tudod kezelni, és a legtöbb csapat vakon repül. Úgy gondolják, hogy tudják, hova irányul az erőfeszítés, de a gondolkodás nem adat.
A ClickUp Dashboards vizuális röntgenképet ad a valóságról: mely projektek emésztették fel a legtöbb időt, mely ügyfelek hozták a bevételek nagy részét, mely feladatok segítették elő a célok elérését, és melyek csak órákat emésztettek fel.
A 80/20 arány már nem lesz elvont fogalom, hanem tagadhatatlan tény. És ha egyszer meglátja, többé nem tudja nem észrevenni.
Gyakori hibák, amelyeket el kell kerülni
A 80/20-as szabály olyan, mint az eszpresszó: koncentrált, erőteljes és kis adagokban a legjobb.
Ha helytelenül kezeli, ideges és koncentrációképtelen lesz. Íme a klasszikus baklövések és azok valós életbeli példái.
1. A 80/20 szabály szigorú matematikai szabályként való kezelése
A minta nem törődik a tökéletes arányokkal. Néha 70/30, máskor 95/5, és néha az eltérés még ennél is nagyobb.
Kutatások kimutatták, hogy a szoftverek hibái rendkívül egyenetlenül oszlanak el; az összes összeomlás fele mindössze 1% hibának tudható be (Hatton, 1997). Ha ezt a rendes „80/20” címkébe próbálja beleerőltetni, akkor teljesen el fogja téveszteni a lényeget.
A hiba akkor következik be, amikor túlságosan ragaszkodsz az arányhoz.
2. A korreláció és az ok-okozati összefüggés összekeverése
Az, hogy a bevételek 80%-át a vásárlók 20%-a hozza, nem jelenti azt, hogy ezek a vásárlók eleve jobbak lennének.
Lehet, hogy csak a megfelelő időben léptek piacra. Lehet, hogy úttörőként újításokat kerestek, és most már csak egy versenytárs választja el őket a bukástól.
Képzeljen el egy SaaS vállalatot, amely teljes erővel az öt legnagyobb vállalati ügyfelére koncentrál: azokra, amelyek a legtöbb bevételt generálják.
- Az értékesítés teljes mértékben átalakul ügyfélkezeléssé
- A termékfejlesztési terv alkalmazkodik a funkciók iránti igényeikhez
- A marketing költségvetés az esettanulmányok felé áramlik, azok logóival együtt.
Aztán az egyik ügyfél felvásárolásra kerül, két szállító összeolvad, és hirtelen a bevételek 60%-a eltűnik. A vállalat nem diverzifikált, mert összetévesztette a korrelációt (ezek az ügyfelek sokat fizetnek) az ok-okozati összefüggéssel (ezek az ügyfelek mindig sokat fognak fizetni). Ez olyan, mintha az összes tojását öt kosárba tenné, és imádkozna, hogy egyik sem törjön össze.
3. A lassú megtérülésű befektetések figyelmen kívül hagyása
A „kompozíció” a pénzügyi világ „OG hőse”.
Ez fontos, és mindenki tudja. A csendes, produktív munkavállaló, aki nem csinál túl nagy zajt, de végső soron hosszú távon hozzájárul a nyereséghez.
Az innovációs kutatások azt mutatják, hogy az unalmas, fokozatos munka, a hibajavítások, a dokumentáció és a technikai adósságok rendezése gyakran későbbi nagy ugrásokhoz vezet (Pavitt, 1990).
A Blockbuster egy tankönyvi példa. A 2000-es évek elején a „legfontosabb néhányra” koncentráltak: a fizikai üzletekben történő DVD-kölcsönzésre.
Ott volt a bevétel 100%-a, ezért oda irányultak az erőforrások. Streaming? Triviális. DVD-k postai úton? Zavaró. Mire a Netflix elkerülhetetlenné vált, a Blockbuster teljes üzleti modellje elavulttá vált. Azáltal optimalizálták magukat, hogy irrelevánssá váltak, mert összekeverték a jelenlegi bevételi forrásokat a jövőbeli bevételi forrásokkal. A mai 20% nem feltétlenül lesz a holnapi 20%.
4. Pareto-elv használata a lustaságra való hivatkozásként
A „feladatok 80%-ának megszüntetése” nem azonos a „semmit sem tenni” kifejezéssel.
Ha az egész fát kivágjuk, mert egy ága betegnek tűnik, majd csodálkozunk, hogy miért nem nő vissza semmi, akkor nem értjük a lényeget. A létfontosságú néhánynak továbbra is gyökerekre, vízre és napfényre van szüksége.
Pareto segít levágni az elhalt ágakat, nem pedig az egész fát kivágni.
5. A 20% lépések elfelejtése
A legjobb 20% nem marad örökre a csúcson.
- A nagy ügyfél, aki egykor a számlákat fizette, most már elvándorlási kockázatot jelenthet.
- A marketingcsatorna, amely az előző negyedévben nagy sikert aratott, a következő negyedévben már nem lesz olyan eredményes.
- A termék azon tulajdonsága, amely tavaly elősegítette az elterjedését, ma már alapvető követelmény lehet.
Teece és társai (1997) ezt dinamikus képességeknek nevezik: az a képesség, hogy érzékeljük, megragadjuk és átalakítsuk a változó körülményeket.
Egyszerűen fogalmazva: folyamatosan figyelnie és változtatnia kell, különben az optimalizálás elavulttá teszi.
A Pareto-elv alkalmazásának előnyei
Ha következetesen alkalmazzuk, a 80/20-as szabály teljesen megváltoztatja a munkáról alkotott gondolkodásmódunkat.
Így működik:
- Nem kell többé agonizálnia a lényegtelen döntéseken. Miután azonosította a fontos 20%-ot, pontosan tudja, mire kell összpontosítania. Minden más várhat. A döntéshozatal fáradalma egyszerűen... elpárolog.
- Nem érez bűntudatot azért, amit nem csinál. Az a hírlevél, amelybe hat hónapig fektettünk? A megszüntetése nem kudarcnak tűnt, hanem megkönnyebbülésnek. Ha elfogadja, hogy nem minden érdemel egyenlő figyelmet, eltűnik a „nem mindent megcsinálok” bűntudata. A pszichológusok ezt „érzékelt kontrollnak” nevezik, és ez közvetlenül kapcsolódik az alacsonyabb stresszszinthez. Pareto visszaállítja ezt a kontrollt.
- Az eredményei kezdik meghozni gyümölcsüket. Ez az a rész, amit az emberek gyakran figyelmen kívül hagynak. Ha a kevés, de nagy értékű dologra koncentrál, az nem csak gyors eredményeket hoz, hanem lendületet is ad. A kamatos kamathoz hasonlóan, a fontos 20%-ra való kis, de következetes koncentráció hatalmas hosszú távú nyereséget eredményez. A hírlevélre szánt költségvetést átirányítottuk a teljesítményalapú hirdetésekre. Ez nem csak jobban működött, hanem minden hónapban javult, ahogy finomítottuk a működő elemeket.
- Nem kell többé vitatkozni a prioritásokról. A célok egyértelműségével kapcsolatos kutatások azt mutatják, hogy a munkavállalók elkötelezettebbek, ha megértik a prioritásokat ( Locke & Latham, 2002 ). A 80/20-as szemlélet nem csak egyértelművé teszi a dolgokat, hanem véget vet a vitáknak is.
- Megszerzi az alkalmazkodáshoz szükséges kapacitást. A Blockbuster nem tudott átállni a streamingre, mert túl elfoglalt volt a DVD-kölcsönző üzletek optimalizálásával. Ha lecsökkenti az alacsony értékű tevékenységeket, felszabadítja az erőforrásokat az innováció, a válságkezelés és a stratégiai váltások számára.
Összehasonlítás más termelékenységi keretrendszerekkel
A Pareto-elv nem igazán illeszkedik minden termelékenységi divathoz.
Itt láthatja, miben különbözik ez a szabály, és miért fontos ez.
Pareto vs. Eisenhower mátrix: Fontos ≠ Hatékony
Az Eisenhower-mátrix azt kéri, hogy válassza szét a „sürgőset” a „fontosaktól”. Rendben. Ez egy hasznos első szűrő a beérkező levelek rendezéséhez vagy annak eldöntéséhez, hogy egy megbeszélés várhat-e. De itt van a probléma: a sürgősség nem egyenlő a hatással, és a fontosság sem.
Képzelje el, hogy öt „fontos, de nem sürgős” feladata van, amelyek a vágyott bal felső negyedben helyezkednek el. Eisenhower szerint mindegyik megérdemli a figyelmét. Pareto élesebb kérdést tesz fel: Melyik az az öt közül, amelyik valóban aránytalanul nagy hatással lesz? Talán kettő közülük fontos. A másik három? Azok „fontosak” úgy, ahogy a fogselyem használata is fontos – technikailag igaz, de nem ez különbözteti meg a győzteseket a vesztesektől.
Eisenhower segít elkerülni, hogy csak elfoglalt legyen. Ez alapvető. Pareto arra kényszeríti, hogy eredményes legyen. Van oka annak, hogy az Eisenhower-mátrixot esküsző vezetők még mindig túlterhelteknek érzik magukat, mert minden „fontos” munkát elvégeznek anélkül, hogy megkérdeznék, melyik fontos munka valójában eredményes.
Pareto kontra a legkisebb erőfeszítés elve: Lusta ≠ Kegyetlen
Zipf legkisebb erőfeszítés elve szerint az emberek természetüknél fogva lustaak; mindig a könnyebb utat választjuk. Ez igaz. A termelékenységi guruk pedig szeretik ezt bölcsességként tálalni: „Dolgozz okosabban, ne keményebben!” „Automatizálj mindent!” „Találd meg a legkisebb ellenállás útját!”
De itt van a bökkenő: a legkisebb erőfeszítés elve nem tesz különbséget a hatékonyság és a lazítás között. Ezért töltenek az emberek két órát egy ötperces feladat automatizálásával, vagy ezért „optimalizálják” a csapatok az e-mailek tárgyát, ahelyett, hogy kijavítanák a terméket, amely miatt tömegesen veszítik el az ügyfeleiket.
Pareto könyörtelen prioritásrendezést követel. Azt tanácsolja, hogy kevesebb rossz munkát végezzen, még akkor is, ha ez nehéz problémák megoldását jelenti. A legkisebb erőfeszítés azzal a kockázattal jár, hogy produktívnak érzi magát, miközben semmit sem ér el.
Pareto az erőfeszítést hatékonyságra fordítja, még akkor is, ha ez nehéz. Néha a létfontosságú 20% az a munka, amelyet azért kerülsz, mert kényelmetlen, nem azért, mert hatástalan.
Pareto kontra Eat the Frog: Nehéz ≠ nagy hatékonyság
A „Edd meg a békát” azt tanácsolja, hogy először a legnehezebb, legkellemetlenebb feladatot oldd meg. Hősi dolognak tűnik. Fegyelemre utal. És néha pontosan ez a helyes.
Láttam már embereket, akik a reggel legjobb óráit egy bonyolult technikai probléma vagy egy nehéz beszélgetés megoldásával töltötték, „megették a békát”, miközben a feladat, amely valójában a következő három hónap előrehaladását biztosította volna, érintetlenül maradt.
Pareto nem törődik azzal, hogy a béka milyen csúnya. Azt kérdezi: Ha megeszed ezt a békát, számít az?
Néha a legnehezebb feladat a létfontosságú 20% része, és akkor igen, azt kell először elvégezni. Máskor viszont csak fájdalom, amit termelékenységnek álcáznak. Hagyja azt a békát a sarokban ülni, és koncentráljon a fontos munkára.
A különbség az, hogy az Eat the Frog az erőfeszítést optimalizálja. A Pareto a hatást optimalizálja. És egy olyan világban, ahol mindenki egyre keményebben dolgozik, a hatás az egyetlen előny, ami megmaradt.
A lényeg
A legtöbb termelékenységi keretrendszer lehetővé teszi, hogy szervezettnek érezze magát. A Pareto-elv lehetővé teszi, hogy hatékony legyen. Az előbbi a rendszerekről szól, az utóbbi az eredményekről. És amikor a kettő közül kell választania, az eredmények mindig nyernek.
A 80/20-as szabály kritikája és korlátai
A 80/20-as szabály csábító, de helytelen alkalmazása esetén ugyanolyan káros lehet, mint hasznos.
A kritikusok nem tévednek, csak nem teljes a képet. Itt láthatja, hol hibáznak az emberek, mit mutatnak valójában a kutatások, és hogyan lehet mégis okosan alkalmazni a Pareto-elvet.
1. Túlzott leegyszerűsítés: amikor az egyformaság legyőzi az aszimmetriát
Nem minden rendszer igazodik Pareto görbéjéhez.
A magas fokú szabványosítású környezetekben, például a futószalagoknál, a légiforgalmi irányításnál vagy a kórházi sebészeti protokolloknál, a teljesítmény gyakran egyenletesen oszlik el a tervezésnek köszönhetően.
Az operatív menedzsment kutatói (Skinner, 1974) kimutatták, hogy a gyártásban a „létfontosságú néhány” hatékonyság túlzott hangsúlyozása néha új szűk keresztmetszeteket eredményezhet máshol. Ha egy munkaállomást optimalizálunk, a korlát hirtelen lejjebb kerül.
Íme egy valós példa: a Toyota gyártási rendszere híresen nem alkalmazza a Pareto-elvet a minőség-ellenőrzés során. Ehelyett a gyártósort leállítják, ha bármilyen hiba jelentkezik, még a legkisebb is. Miért? Mert a szorosan összekapcsolt rendszerekben a „triviális sok” hiba katasztrofális meghibásodásokhoz vezet. Egy laza csavar, amely látszólag triviális 80%-os probléma, több millióba kerülő visszahívást okozhat.
A bölcs használat: Ne kényszerítse a Pareto-elvet az egységességre tervezett folyamatokra. Azokban a rendszerekben, ahol a változatosság az ellenség, mindennek egyenlő kezelése nem hatékonysághiány, hanem biztosíték. Tartogassa a Pareto-elvet a kreatív munkához, a stratégiához és az erőforrások elosztásához, ahol az egyensúlytalanság természetes és lehetőség van a hatékonyság növelésére.
2. Túlélési torzítás: a 96%, amiről senki sem beszél
Az üzleti sajtó szeret kiemelni azokat a vállalatokat, amelyek néhány befektetéssel hatalmas nyereséget értek el. Az Amazon AWS-je. Az Apple iPhone-ja. A Netflix streaming szolgáltatásra való átállása. Pareto varázslatának tűnik, igaz?
A veszély abban rejlik, hogy azt gondolja, előre kiválaszthatja a nyerteseket. A kockázati tőke befektetői ezt nagyon jól tudják: szükségük van az egész portfólióra, mert még a bennfentes információkhoz hozzáférő professzionális befektetők sem tudják megbízhatóan megmondani, mely részvények fogják emelkedni.
A Y Combinator több száz startupot finanszíroz, tudva, hogy egy vagy kettő fogja generálni a hozamok nagy részét. Ez a Pareto-féle alázat.
A bölcs felhasználás: Használja a Pareto-elvet a figyelem összpontosítására miután a jelzés megjelenik, ne előtte. A korai fázisú befektetések, a termékfejlesztés vagy a tartalomkészítés során portfólió-gondolkodásra van szükség ahhoz, hogy elég sokáig túlélje, hogy felfedezze a néhány fontos dolgot. Amint meglátja, mi működik, akkor kell megduplázni az erőfeszítéseket. A trükk az, hogy tudni kell, mikor van a felfedezési fázisban (diverzifikálás) és mikor a kiaknázási fázisban (koncentrálás).
3. A hosszú távú érték elhanyagolása: amikor a „triviális sokaság” lesz a platform
A „triviális sokaság” néha a jövő aranyát rejti magában.
A niche felhasználók ma még nem növelik a bevételt, de olyan innovációs utakat jelölnek ki, amelyek holnap újradefiniálják az üzletet.
Példa: A Twitter korai aktív felhasználói kisebbségben voltak – valószínűleg a felhasználói bázis kevesebb mint 1%-át tették ki. Nem generáltak jelentős bevételt, és nem ösztönözték a mainstream elfogadását. A Pareto-logika szerint ők csak zajt okoztak. Ugyanakkor ezek a felhasználók találták ki az @mentions, a hashtagek és a retweetek funkciókat, amelyek a Twitter gerincét képezték, és végül meghatározták, hogy milliárdok kommunikálnak online (Honeycutt & Herring, 2009).
Ha a Twitter vezetése 2007-ben könyörtelenül alkalmazta volna a 80/20-as gondolkodásmódot, és megszüntette volna a „triviális” power user-ek számára nyújtott funkciókat és támogatást, hogy kizárólag a mainstream növekedésre koncentráljon, akkor azok az innovációk elhaltak volna. Ehelyett a vállalatnak volt elég mozgástere ahhoz, hogy kísérletezzen a hosszú farokkal, és a kísérletekből lett a termék.
A bölcs felhasználás: Pareto segít optimalizálni a jelent, de ne hagyja, hogy ez a jövő rovására menjen. Tartalékoljon 10-20%-ot az erőforrásokból – költségvetés, figyelem, létszám – a hosszú távú kutatásokra. A Google híres „20%-os ideje” nem jótékonyság volt, hanem biztosíték arra, hogy ne optimalizálják magukat elavulásra. A mai fontos kevesek gyakran a tegnapi triviális sokaságból emelkednek ki, de csak akkor, ha elég sokáig túlélik, hogy ezt bebizonyítsák.
4. Visszaélés dogmaként: amikor a fókusz éhezéssé válik
Ha a Pareto-elvet macsétaként használja, és egy brutális lépésben 80%-át vágja le a kezdeményezéseknek, a személyzetnek vagy a költségvetésnek, akkor a fókuszt az éhezéssel keverik össze.
A szervezeti rugalmasságról szóló kutatások (Lengnick-Hall & Beck, 2005) azt mutatják, hogy a vállalatoknak tartalék erőforrásokra van szükségük ahhoz, hogy hatékonyan alkalmazkodjanak a sokkhatásokhoz. Ha a hatékonyság nevében túl mélyre vág, akkor nem karcsú, hanem törékeny szervezetet kap.
Vegyük példának Jack Welch vezette General Electricet. Az ő „rank and yank” rendszere, amelynek keretében évente elbocsátották a legrosszabb teljesítményű 10%-ot, a Pareto-elv végletes formája volt. Stabil, kiszámítható piacokon remekül működött. De amikor 2008-ban bekövetkezett a pénzügyi válság, a GE annyira leépítette a létszámot, hogy szinte összeomlott. A vállalat a hatékonyságot optimalizálta, de feláldozta a volatilitás túléléséhez szükséges alkalmazkodóképességet (Groysberg et al., 2015).
A bölcs felhasználás: Alkalmazzon biztonsági tartalékkal a Pareto-elvet. Ne vágjon túl sokat, hanem csak annyit, amennyi egészséges. Tartson fenn elegendő tartalékot – redundáns rendszereket, kísérleti projekteket, „hatékonytalan” kapcsolatokat –, hogy elnyelje a sokkhatásokat és alkalmazkodni tudjon, amikor a környezet megváltozik. Gondoljon rá úgy, mint egy biztosításra: addig pazarlónak tűnik, amíg nincs rá szüksége.
A lényeg: a dogma helyett a árnyalatok
A 80/20-as szabály nem hibás – csak egyértelmű. Naiv módon alkalmazva torzíthatja a stratégiát, gátolhatja az innovációt, vagy hamis bizonyosságba ringathatja a vezetőket. Okosan alkalmazva élesíti a figyelmet anélkül, hogy leegyszerűsítené a dolgokat.
A trükk nem az, hogy elvetjük a Pareto-elvet. Hanem az, hogy finoman alkalmazzuk: tudjuk, mikor kell koncentrálni (kihasználás) és mikor kell diverzifikálni (feltárás). Felismerjük, mikor van szükség a rendszerek egységességére, és mikor optimalizálásra. Tartalékot hagyunk a hosszú távú célokra, amelyek holnap platformmá válhatnak. Biztonsági tartalékot építünk be, hogy a fókusz ne váljon törékennyé.
És ami a legfontosabb: legyünk hajlandók minden negyedévben újra áttekinteni a „létfontosságú keveseket” – mielőtt azok csendben „elavult sokasággá” válnak, miközben mi még mindig a tavalyi játék optimalizálásával foglalkozunk.
A Pareto-elv egy szike. Használja úgy, mint egy szikét: pontosan, óvatosan, és csak akkor, ha ez a megfelelő eszköz a feladathoz.
A 80/20-as szabály jövője
Ha Pareto felismerése a 19. századi Olaszország kertjeiben született, akkor jövője a 21. századi adatközpontok szervereiben él tovább.
Az AI térnyerése révén a Pareto-elv olyan módon mérhetővé vált, amit Pareto maga sem tudott volna elképzelni. A gépi tanulás azonnal meg tudja határozni, hogy a cselekvések, felhasználók vagy csatornák mely 20%-a eredményez kiemelkedő eredményeket.
Ez az elv a globális vitákat is alakítja.
Ma a legmagasabb jövedelmű 10% a világ jövedelmének több mint felét birtokolja – ez élesen emlékeztet arra, hogy az egyensúlyhiány nem csupán a termelékenység heurisztikája, hanem politikai és gazdasági kihívás is. Amikor a vagyon koncentrálódik, a társadalmaknak választaniuk kell: elfogadják a torzulást természetesnek, vagy beavatkoznak az újraelosztás érdekében.
Pareto nem ad választ erre a kérdésre, de megfogalmazza azt.
Mára egész iparágak működnek a Pareto-logika alapján. A SaaS-platformok a legtöbb összeomlást okozó hibákat keresik. A logisztikai hálózatok a legtöbb árut szállító útvonalakat optimalizálják. Az ügyfél-siker csapatok jelzik a legvalószínűbb ügyfélvesztést. Ez a minta mindenhol megtalálható.
A 80/20-as szabály már nem csak egy mentális modell. Infrastruktúrává válik. A Pareto által az olasz kertekben észlelt egyensúlyhiány ma már szilárdan beépült a mindennapi eszközökbe.
Pareto: Az út a valódi eredményekhez
Felejtse el a precíz matematikát. A legtöbb, amit teszünk, csak zaj. Néhány cselekedet határozza meg szinte mindent, ami számít.
Pareto arról szól, hogy kevesebbet tegyünk abból, ami nem fontos, hogy többet tehessünk abból, ami fontos.
Ez felhatalmazást ad arra, hogy ne érezzünk bűntudatot a befejezetlen dolgok miatt, és megszállottan összpontosítsunk a kevés, de összetett dologra.
Ne feledje, az egyensúlyhiány a csalókód. A világ sokkal jobban jutalmazza a néhány fontos dologra összpontosított erőfeszítéseket, mint a mindenre elosztott erőfeszítéseket. Mindig is így volt. Mindig is így lesz.
Így legközelebb, amikor valaki furcsán néz Önre, mert minden vasárnap ugyanazt a fogást rendeli, amit már ötvenszer rendelt, és ami mindig bejön, ne kérjen bocsánatot.
Egyszerűen csak a Pareto-szintű hatékonysággal osztja el a kalóriákat. És míg ők még mindig a menüt böngészik, a választás lehetetlenségétől megbénítva, Ön már félúton lesz a fontos étkezés felé.
Gyakran ismételt kérdések
A 80/20-as szabály szerint a kis számú input (körülbelül 20%) gyakran adja a kimenet (körülbelül 80%) nagy részét.
Kövesse nyomon, hova megy az ideje, azonosítsa azokat a néhány feladatokat, amelyek a legtöbb eredményt hozzák, és helyezze azokat előtérbe. Az olyan eszközök, mint a ClickUp Priority Levels, megkönnyítik a fontos 20% kiemelését.
Nem, ez egy heurisztika, nem törvény. Néha az arány 70/30, 90/10 vagy még kiegyensúlyozottabb. A tanulság az, hogy az eredmények általában torzultak, nem egyenletesen oszlanak el.
Az AI képes nagy adathalmazokat elemezni, hogy gyorsabban felismerje az ismétlődő akadályokat, a jól teljesítő csatornákat vagy a nagy értékű ügyfeleket, mint az emberek. A ClickUp Brain és a prediktív irányítópultok beépítik ezt az elemzést a napi munkamenetbe.