หลักการพาเรโต: ทำไม 20% ของความพยายามของคุณจึงสร้างผลลัพธ์ถึง 80%

เป็นบ่ายวันอาทิตย์ที่ขี้เกียจ

คุณเพิ่งสั่งอาหารมื้อใหญ่จากร้านอาหารโปรดของคุณ ซึ่งเต็มไปด้วยเมนูโปรดที่ให้ความรู้สึกอบอุ่นใจ

สวมชุดนอนที่ดูผ่านการใช้งานมาอย่างสมบูรณ์แบบ คุณนั่งลงอย่างสบายและเริ่มเปิดรายการนั้น รายการที่คุณรู้จักดีจนสามารถท่องทุกบทพูดได้แม้ในความฝัน ฟังดูคุ้นไหม?

เรามักจะกลับไปสู่วงจรพฤติกรรมเดิม ๆ รายการเดิม ๆ อาหารจานเดิม ๆ ไม่ใช่เพราะเราขาดจินตนาการ แต่เป็นเพราะสิ่งเล็ก ๆ น้อย ๆ เพียงส่วนหนึ่งเท่านั้นที่มอบคุณค่าส่วนใหญ่ให้กับเรา

สัญชาตญาณนั้นคือหัวใจของหลักการพาเรโต หรือกฎ 80/20

หลักการนี้ถูกพบครั้งแรกในเศรษฐศาสตร์เมื่อกว่าหนึ่งศตวรรษที่ผ่านมา และได้กลายเป็นหนึ่งในฮิวริสติกส์ที่ถูกอ้างถึงมากที่สุดในชีวิต: มุ่งเน้นที่สิ่งสำคัญเพียงไม่กี่อย่าง และละเลยสิ่งเล็กน้อยมากมาย

มาแยกแยะกันเถอะ!

หลักการพาเรโต: ต้นกำเนิดและคำจำกัดความ

การค้นพบของวิลเฟรโด พาเรโต มักปรากฏขึ้นในชีวิตของคุณโดยไม่ได้รับเชิญ เหมือนญาติที่มาเยี่ยมในวันขอบคุณพระเจ้า

นักเศรษฐศาสตร์ชาวอิตาลี วิลเฟรโด พาเรโต เป็นผู้ค้นพบสิ่งนี้ครั้งแรกเมื่อกว่าหนึ่งศตวรรษที่แล้ว เมื่อเขาสังเกตเห็นว่า 80% ของที่ดินในอิตาลีถูกครอบครองโดยเพียง 20% ของประชากร อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ทำให้แนวคิดนี้เป็นที่จดจำคือ รูปแบบนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในเศรษฐศาสตร์เท่านั้น แต่ยังแพร่กระจายออกไปอีกด้วย

ข้ามมาสู่ปัจจุบัน:

แล้ว Spotify Wrapped ของคุณล่ะ? คงมีสักห้าเพลงที่เปิดวนซ้ำไม่รู้จบ

ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้เป็นข้อเท็จจริงที่แน่นอนเสมอไปนะครับ บางครั้งอาจเป็น 70/30, 90/10 หรือแม้กระทั่งไม่สมดุลมากกว่านั้น แต่ความไม่สมดุลนี้ปรากฏให้เห็นอย่างสม่ำเสมอจนกลายเป็นหนึ่งในหลักคิดที่มักถูกอ้างอิงมากที่สุดในแวดวงธุรกิจและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน นี่คือจุดที่สถานการณ์มักจะเริ่มอันตราย

กฎ 80/20 เป็นเพียงการ อธิบายความเป็นจริงเท่านั้น ตามที่คำว่า 'heuristic' บ่งบอก มันเป็นสิ่งที่ควรตระหนักและ ปฏิบัติตามอย่างหลวมๆ

กฎ 80/20 แก้ปัญหาอะไร?

พวกเราส่วนใหญ่จัดการงานเหมือนคนมองโลกในแง่ดีที่กระตือรือร้นเกินไป

มองไปที่ดาวทองบนรายงานผลการเรียนของเรา แม้กระทั่งเมื่อเป็นผู้ใหญ่แล้วก็ตาม แต่การทำงานหนักเป็นเวลานานหลายชั่วโมงพร้อมกับกาแฟหลายร้อยแก้วนั้นไม่ใช่วิธีที่ถูกต้อง

ความขัดแย้งคลาสสิกระหว่างความพยายามกับผลลัพธ์

เราสมมติว่าการเพิ่มแรงพยายามเป็นสองเท่าจะส่งผลให้ผลลัพธ์เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าเช่นกัน น่าเสียดายที่จิตวิทยากล่าวไว้ตรงกันข้าม

มนุษย์มีชื่อเสียงในทางที่ไม่เก่งในการประมาณความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยนำเข้าและผลลัพธ์ เราผสมผสานความยุ่งเหยิงกับความมีประสิทธิภาพ(Hsee et al.,2010) และความเหนื่อยล้าดูเหมือนจะสอดคล้องกับความสำเร็จในอาชีพ แต่ความจริงแล้วไม่ใช่

งานที่มีผลกระทบต่ำแต่ทำไม่สิ้นสุดทำให้เรา "ดูเหมือนมีประสิทธิภาพ" แต่ไม่ได้ก้าวหน้าไปไหน หลักการพาเรโตช่วยตัดผ่านภาพลวงนั้น มันเปลี่ยนมุมมองของปัญหาเรื่องเวลาและพลังงานที่จำกัด โดยตั้งคำถามว่า: ชุดของการกระทำเล็กๆ ใดบ้างที่จะสร้างผลกระทบมากที่สุด?

แต่ที่นี่คือกับดัก: เมื่อคุณเปลี่ยน 80/20 ให้กลายเป็นศาสนา หรือแย่กว่านั้น เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพ (KPI) มันจะหยุดเป็นเพียงมุมมอง และกลายเป็นภาระแทน

ถ้าความพยายามไม่ใช่จุดหมายปลายทาง แต่เป็นเส้นทางนั้นเองล่ะ?

กฎของกู๊ดฮาร์ตเตือนว่าเมื่อการวัดกลายเป็นเป้าหมาย มันจะหยุดเป็นเครื่องมือวัดที่ดี

คุณตัดสินใจที่จะใช้เวลา "คุณภาพ" กับลูก ๆ ของคุณ. ไม่กี่ชั่วโมงทุกคืน โทรศัพท์อยู่ไกล ๆ เล่นหรือคุยกัน. รู้สึกดีมาก. ทุกคนใกล้ชิดและมีความสุขมากขึ้น.

จากนั้นคุณอ่านที่ไหนสักแห่งว่า "พ่อแม่ที่ดีใช้เวลาคุณภาพกับลูกอย่างน้อยสองชั่วโมงทุกวัน" คุณจึงตั้งกฎนั้นขึ้นมา

ไม่นานนัก มันกลายเป็นเพียงสิ่งที่ต้องทำตามหน้าที่: คุณคอยดูนาฬิกา พูดคุยกับคนอื่นแบบฝืน ๆ และรู้สึกเครียดเมื่อชีวิตยุ่งเหยิงจนทำไม่ทันตามที่ต้องการ

เวลาก็ยังอยู่ แต่ความอบอุ่นและความผูกพันที่ทำให้มันมีคุณค่าในตอนแรก? หายไปหมดแล้ว

ตัวอย่างเพิ่มเติมหนึ่งตัวอย่าง คือการควบคุมคุณภาพในกระบวนการผลิต:Juran (1954) ผู้ที่ทำให้ผลงานของ Pareto เป็นที่รู้จัก ได้ค้นพบว่าจำนวนไม่มากของประเภทข้อบกพร่องเป็นสาเหตุของปัญหาคุณภาพส่วนใหญ่ แทนที่จะกระจายทรัพยากรไปยังปัญหาเล็ก ๆ ทุกปัญหา บริษัทได้เป้าหมายไปที่สาเหตุใหญ่เพียงไม่กี่อย่าง และลดอัตราข้อผิดพลาดลงอย่างมาก

มันคือรายละเอียดเล็กน้อยเทียบกับความใส่ใจของคุณในแต่ละวัน

งานวิจัยเกี่ยวกับความเหนื่อยล้าจากการตัดสินใจแสดงให้เห็นว่าทุกการเลือกที่เราทำจะค่อยๆ บั่นทอนพลังงานทางจิตใจของเรา(Baumeister et al., 1998)

เมื่อวันของคุณเต็มไปด้วยการตัดสินใจเรื่องเล็กน้อย การตรวจสอบอีเมลทุกฉบับ การเข้าร่วมการประชุม "ซิงค์" ทุกครั้ง คุณกำลังใช้ทรัพยากรอันมีค่าไปกับ "เรื่องเล็กน้อยจำนวนมาก" แทนที่จะเก็บไว้สำหรับงานที่มีผลกระทบสูง

กล่าวอีกนัยหนึ่ง หลักการพาเรโตช่วยแก้ปัญหา การจัดสรรความสนใจที่ไม่เหมาะสม

มันให้สิทธิ์แก่คุณ และพูดตรงๆ ก็คือ มอบหน้าที่ให้คุณ สามารถเพิกเฉยต่อสิ่งต่างๆ ส่วนใหญ่ได้ เพื่อที่คุณจะได้มุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญจริงๆ เพียงไม่กี่อย่าง

ทำไมกฎ 80/20 จึงเป็นเครื่องมือในการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ

คุณรู้ไหมว่าความรู้สึกเมื่อข้อมูลยืนยันสิ่งที่คุณสงสัยอยู่แล้ว?

เครื่องติดตามสุขภาพของคุณบอกคุณว่า "คุณนอนหลับไม่ดี" – ก็ใช่สิ เชอร์ล็อก!

นั่นคือกฎ 80/20 ซึ่งคณิตศาสตร์สนับสนุนสิ่งที่สมองของคุณคิดไว้แล้วหรือสามารถมองเห็นได้ง่าย

คณิตศาสตร์ไม่เคยโกหก

ในแก่นแท้ของมัน พาเรโตคือสิ่งที่นักสถิติเรียกว่า การกระจายแบบกำลัง: ผลลัพธ์มักจะไม่กระจายตัวอย่างสม่ำเสมอ แต่จะมีเพียงไม่กี่ปัจจัยที่ครอบงำผลลัพธ์(Newman, 2005)

นั่นคือเหตุผลที่สตาร์ทอัพเพียงไม่กี่รายสร้างผลตอบแทนส่วนใหญ่ให้กับนักลงทุน และเหตุผลที่หุ้นเพียง 4% สร้างความมั่งคั่งสุทธิทั้งหมดในตลาดสหรัฐฯ ระหว่างปี 1926 ถึง 2016(Bessembinder, 2018)

ตอนนี้เพิ่มเรื่องจิตวิทยาเข้าไป เราถูกตั้งโปรแกรมให้มี "อคติว่ายิ่งมากยิ่งดี" ตามที่ได้กล่าวไปก่อนหน้านี้

ทำงานให้มากขึ้น เข้าร่วมประชุมให้มากขึ้น ตอบอีเมลให้มากขึ้น แล้วผลลัพธ์จะตามมาอย่างแน่นอน แต่ความจริงคือมันไม่ได้เป็นเช่นนั้น นักวิทยาศาสตร์ด้านพฤติกรรมเรียกสิ่งนี้ว่า "การตัดสินใจโดยอาศัยความพยายาม" – เราเข้าใจผิดว่าความเหนื่อยล้าคือคุณค่า(Kruger et al., 2004)

กฎ 80/20 ทำลายสมมติฐานนี้โดยสิ้นเชิง การมุ่งเน้นเชิงกลยุทธ์เอาชนะปริมาณมหาศาลได้ทุกครั้ง

สมองของคุณมีปัญหาเรื่องแบนด์วิดท์

ความจำในการทำงานมีขีดจำกัดอย่างรุนแรง และกุญแจบ้านของคุณมักเป็นเหยื่อที่ใหญ่ที่สุด

คนส่วนใหญ่สามารถจัดการสิ่งของได้เพียง 4–7 อย่างในเวลาเดียวกัน(Cowan, 2001) การกระจายความสนใจของคุณไปยังงานหลายสิบอย่างจะทำให้คุณภาพลดลง

มุ่งเน้นไปที่ "สิ่งสำคัญเพียงไม่กี่อย่าง" แล้วคุณจะทำงานร่วมกับโครงสร้างสมองของคุณ ไม่ใช่ต่อต้านมันกระบวนการตัดสินใจก็เช่นเดียวกัน บุฟเฟ่ต์ของตัวเลือกที่เรามีสำหรับทุกอย่างตั้งแต่ตัวเลือกอาหารเย็นไปจนถึงความบันเทิงทำให้เราเป็นอัมพาต (Schwartz, 2004) แต่เลนส์ 80/20 ช่วยตัดผ่านความวุ่นวายเหล่านั้นได้

ความเป็นจริงนั้นบิดเบือน สมองของเรามีขีดจำกัด กฎ 80/20 ไม่ได้ต่อสู้กับสิ่งใดสิ่งหนึ่ง แต่ใช้ทั้งสองอย่างให้เป็นอาวุธ

การประยุกต์ใช้หลักการพาเรโตในทางปฏิบัติ

ตกลง ทฤษฎีพอแล้ว

พาริโตถูกพบในธรรมชาติแล้ว. มาสังเกตมันในถิ่นที่อยู่ตามธรรมชาติของมัน.

ประสิทธิภาพ: การเปลี่ยนแปลงของเบซอส

บิล เกตส์เคยกล่าวติดตลกว่า "ฉันเลือกคนขี้เกียจมาทำงานยาก เพราะคนขี้เกียจจะหาวิธีง่ายๆ ในการทำงานนั้น" หลักการพาเรโตก็คือคำพูดนั้นในรูปแบบของสมดุลทางการเงิน

ลองดูเจฟฟ์ เบโซสในปี 1994 เขาได้รับเงินเดือนหกหลักจากกองทุนเฮดจ์ฟันด์ ซึ่งเป็นงานที่คนทั่วไปไม่คิดจะลาออก

แต่เบซอสมีกรอบความคิดที่เขาเรียกว่า "การลดความเสียใจ" ซึ่งเป็นกระบวนการคิดที่เขาจินตนาการว่าตัวเองอายุ 80 ปีและมองย้อนกลับไป เขาจะเสียใจไหมที่ออกจากวอลล์สตรีทเพื่อเริ่มร้านหนังสือออนไลน์? อาจจะเสียใจ แต่เขาจะเสียใจไหมที่ไม่ได้ลอง? แน่นอน

นั่นคือการคิดแบบพาเรโตที่แฝงตัวอยู่

เบโซสไม่ได้ชั่งน้ำหนักทุกการตัดสินใจอย่างเท่าเทียมกัน เขาแยกแยะตัวเลือก 20% ที่จะกำหนดเส้นทางชีวิตของเขาและปล่อยให้ส่วนที่เหลือหลุดลอยไป ผลลัพธ์คืออะไร? อเมซอน และใช่ หลายทศวรรษที่ปราศจากความเสียใจ

บทเรียนไม่ใช่ "ลาออกจากงานแล้วเริ่มทำ Amazon"

สิ่งที่ทำให้รายการที่ต้องทำของคุณเต็มไปด้วยนั้น ส่วนใหญ่ไม่ได้ช่วยให้คุณก้าวหน้าเลย เมื่อคุณกำจัดสิ่งเหล่านั้นออกไป ความโล่งใจทางจิตใจจะเพิ่มขึ้นเร็วกว่าความรู้สึกผิดเสียอีก

ธุรกิจ: สตาร์บัคส์และกลยุทธ์ปลาวาฬ

ทีมการเติบโตชอบพูดถึง "การได้ลูกค้าใหม่" แต่สิ่งที่ Starbucks ค้นพบคือ: การได้ลูกค้าใหม่มีค่าใช้จ่ายสูง และลูกค้าส่วนใหญ่ก็...โอเค ไม่ได้ยอดเยี่ยม ไม่ได้แย่ แค่โอเค

ในช่วงต้นปี 2010, Starbucks ได้วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อและค้นพบความจริงที่ไม่สมดุล: ประมาณ 20% ของลูกค้าคิดเป็นเกือบครึ่งหนึ่งของรายได้(รายงานประจำปีของ Starbucks, 2016) พวกเขาไม่ใช่ผู้มาเยือนแบบไม่เป็นประจำที่ซื้อลาเต้สองครั้งต่อเดือน แต่เป็นลูกค้าประจำที่มาทุกวัน, ผู้ที่ติดการสั่งผ่านมือถือ, และคนที่รู้จักบาริสต้าด้วยชื่อ

แทนที่จะไล่ตามลูกค้าทุกคนที่เดินผ่านไปมาด้วยส่วนลด สตาร์บัคส์เลือกที่จะทุ่มเทให้กับลูกค้าที่มีการใช้จ่ายสูงเป็นพิเศษแทน

ผลลัพธ์คือ Starbucks Rewards โปรแกรมสะสมคะแนนที่ปัจจุบันมีสมาชิกมากกว่า 75 ล้านคนและสร้างรายได้มากกว่าครึ่งหนึ่งของรายได้จากสาขาที่บริษัทดำเนินการในสหรัฐอเมริกา รักษาลูกค้าที่มีมูลค่าสูงให้ได้รับกาแฟอย่างต่อเนื่อง ได้รับการปรับแต่งเฉพาะบุคคล และผูกพันกับแบรนด์ไว้ และรายได้ก็จะมีความผันผวนน้อยลง

บทเรียนที่กว้างขึ้น? การเติบโตมักไม่ได้มาจากการไล่ตามทุกคน แต่มันมาจากการหมกมุ่นกับคนเพียงไม่กี่คนที่จ่ายเงินให้คุณอยู่แล้ว และทำให้แน่ใจว่าพวกเขาจะไม่จากไป!

การศึกษา: การแพทย์ที่ให้ผลสูงและศิลปะแห่งการเพิกเฉยอย่างมีกลยุทธ์

ตอนที่ฉันโตขึ้น คำตอบมาตรฐานของฉันเมื่อถูกถามว่า "โตขึ้นอยากเป็นอะไร?" ก็คือ "หมอ"

จากนั้นฉันก็เห็นหลักสูตรเรียน มีหลายพันหน้า หลายร้อยเงื่อนไข ชื่อภาษาละตินที่ฟังดูเหมือนคาถา ฉันยอมแพ้ทันที

ปรากฏว่าฉันทำมันผิดมาตลอด นักศึกษาแพทย์ก็ไม่ได้จำทุกอย่างเหมือนกัน พวกเขาแค่จำสิ่งที่ถูกต้องเท่านั้น

คู่มือการศึกษาแบบ "ให้ผลสูง" และทรัพยากรเช่น First Aid for the USMLE ซึ่งกลั่นกรองเนื้อหาประมาณ 20% ที่ปรากฏใน 80% ของการสอบใบอนุญาต นักศึกษาแพทย์ฝึกฝนภาวะเช่น กล้ามเนื้อหัวใจตาย, เบาหวาน, และปอดบวม ซึ่งเป็นภาวะที่พบบ่อย, มีความเสี่ยงสูง, และสามารถทดสอบได้ ในขณะที่อ่านผ่านๆ ภาวะหายากที่อาจพบเพียงครั้งเดียวในอาชีพ

นักเรียนที่ฉลาดจะเรียนน้อยลง เรียนดีขึ้น และปลดปล่อยพื้นที่ในสมองสำหรับการตัดสินใจทางคลินิกที่ตำราเรียนไม่สามารถสอนได้

งานวิจัยสนับสนุนเรื่องนี้ การศึกษาการทบทวนแบบเว้นระยะ(Cepeda et al., 2006)แสดงให้เห็นว่าการทบทวนแนวคิดสำคัญอย่างมีกลยุทธ์ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการท่องจำแบบรวดเดียวอย่างมาก

ชีวิตส่วนตัว: กรวยมิตรภาพ

นักสังคมวิทยาMcPherson และคณะ (2006)พบว่า เครือข่ายทางสังคมของคนส่วนใหญ่จะยุบตัวลงเหลือเพียงไม่กี่คนที่เป็นที่ปรึกษาหรือไว้วางใจอย่างแท้จริง—ประมาณสองหรือสามคน ไม่ใช่ยี่สิบคน

ฉันตระหนักถึงเรื่องนี้เมื่อฉันใช้เวลา 20 นาทีในการทรมานตัวเองว่าจะไปร่วมงานเลี้ยงวันเกิดของเพื่อนร่วมงานเก่าหรือไม่ คนที่ฉันไม่ได้คุยด้วยมาหนึ่งปีแล้ว ความรู้สึกผิดนั้นจริงจังมาก จนกระทั่งฉันคำนวณดู: สองชั่วโมงของการเดินทางและพูดคุยเรื่องเล็กๆ น้อยๆ หรือโทรศัพท์หนึ่งสายกับเพื่อนสนิทของฉันที่ต้องการระบายเรื่องการเลิกราของเธอจริงๆ

นั่นคือหลักการพาเรโตในชีวิตสังคมของคุณ

พลังงานที่คุณใช้ไปกับการรักษาความสัมพันธ์ที่อ่อนแอ การกดไลค์โพสต์ในอินสตาแกรม และการไปงานเลี้ยงวันเกิดของคนที่รู้จัก สามารถนำไปใช้กับความสัมพันธ์เพียงไม่กี่อย่างเท่านั้นที่ช่วยให้คุณอยู่รอดได้จริงๆ เมื่อคุณยอมรับความไม่สมดุลนี้ คุณจะหยุดการกระจายตัวเองจนบาง

แล้วคนสำคัญล่ะ? พวกเขาจะได้เห็นตัวคุณในเวอร์ชันที่ดีที่สุด ไม่ใช่เวอร์ชันที่เหนื่อยล้า

วิธีใช้กฎ 80/20

พบกับมายา นักศึกษาปริญญาเอกที่กำลังดิ้นรนกับงานจุกจิก

เวลา 10 โมงเช้า และมายาได้ทำความสะอาดกล่องจดหมายของเธอไปแล้วสองครั้ง และตรวจสอบการอ้างอิงที่ใครบางคนแนะนำเมื่อสัปดาห์ที่แล้วอย่างละเอียด สิ่งที่เธอต้องส่งจริง ๆ? วิทยานิพนธ์ยังไม่ได้ขยับไปแม้แต่หนึ่งนิ้ว

นี่คือวิธีที่มายาหยุดการหมุนและเริ่มเคลื่อนไหวโดยใช้กฎ 80:20

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดผลลัพธ์ (หรือยอมรับว่าคุณไม่มีผลลัพธ์)

การตระหนักรู้ครั้งแรกของมายาเป็นเรื่องที่ไม่สบายใจ: เธอไม่รู้เลยว่า "เสร็จ" นั้นมีหน้าตาเป็นอย่างไร เป้าหมายคือการ "อ่านหนังสือทุกเล่มที่เคยมี" หรือมุ่งเน้นไปที่สมมติฐานของเธอเอง? หนึ่งในนั้นเป็นความรู้สึก อีกหนึ่งเป็นผลลัพธ์ โดยไม่มีความชัดเจนนั้น ทุกสิ่งทุกอย่างจึงรู้สึกเร่งด่วนเท่ากัน และไม่มีอะไรสำคัญจริงๆ

เธอเขียนไว้ว่า: ทำหนึ่งบทให้เสร็จภายในวันศุกร์ อ่านเฉพาะสิ่งที่สนับสนุนเป้าหมายนี้เท่านั้น

ทันใดนั้น ครึ่งหนึ่งของรายการสิ่งที่ต้องทำของเธอก็ดูไม่สำคัญอีกต่อไป

ขั้นตอนที่ 2: ติดตามความจริง (เพราะสัญชาตญาณของคุณกำลังหลอกคุณ)

มายาคิดว่าการอ่านใช้เวลา "อาจจะ 3 ชั่วโมงต่อวัน"

เธอจึงบันทึกเวลาของเธอเป็นเวลาหนึ่งสัปดาห์ โดยใช้ตัวติดตามเวลาแบบง่าย ๆ และค้นพบความจริงที่โหดร้าย: 40% ของวันของเธอหายไปกับการอ่านผ่าน ๆ งานวิจัยหรือการค้นพบใหม่ ๆ ที่ยอดเยี่ยมแต่ไม่เกี่ยวข้องกับงานของเธอ

นี่ไม่ใช่เรื่องแปลก การศึกษาแสดงให้เห็นว่าเราแจ้งการเสียสมาธิไม่ถึงครึ่ง (Mark et al., 2016) เราโกหกตัวเองเกี่ยวกับเวลาที่ผ่านไป และหากไม่มีข้อมูล การโกหกก็จะชนะ

ขั้นตอนที่ 3: ค้นหา 20% ที่สำคัญของคุณ (ช่วงเวลาที่มองเห็นภาพชัดเจน)

เมื่อเธอได้บันทึกเวลาและผลลัพธ์ชัดเจนแล้ว มายาก็สามารถมองเห็นความไม่สมดุลได้

มีการศึกษาเฉพาะสองชิ้นที่สามารถสนับสนุนวิทยานิพนธ์ของเธอได้อย่างสมบูรณ์ แต่เธอกลับกระจายความสนใจไปอย่างเท่าเทียมกันในสิบเรื่อง

บทความที่เธอกำลังเขียนอยู่นั้น? มันมีความสำคัญ. แต่การถูกดึงเข้าไปในทุกการศึกษาใหม่ ๆ? นั่นไม่มีความสำคัญ.

ขั้นตอนที่ 4: ตัดโครงการที่ไม่จำเป็นทิ้ง ไม่เช่นนั้นโครงการเหล่านั้นจะทำลายคุณ

นี่คือส่วนที่คนส่วนใหญ่พลาด: ต้องมีใครสักคนที่เป็นผู้สังหาร

มายาแต่งตั้งตัวเองเป็น "ผู้ทำลายโครงการ" อย่างเป็นทางการเป็นเวลาหนึ่งวัน คุณก็รู้ คนที่รับผิดชอบในการยุติพันธะสัญญาที่ไม่สอดคล้องกับเป้าหมายของเธออีกต่อไป ฟังดูรุนแรง แต่หากไม่มีบทบาทที่ชัดเจนเช่นนี้ ความคิดที่ตายแล้วก็จะคงอยู่ตลอดไป ดูดทรัพยากรและขวัญกำลังใจไปอย่างช้าๆ เหมือนการรั่วซึมที่ค่อยๆ ไหล

และนี่คือจุดสำคัญ: 20% ที่สำคัญนั้นไม่ได้คงที่ สิ่งที่มีความสำคัญในภาคเรียนที่แล้วอาจกลายเป็นสิ่งรกรุงรังในตอนนี้ มายาได้ตั้งการทบทวนเป็นประจำทุกภาคเรียน เป็นฟังก์ชันบังคับให้ประเมินความสำคัญใหม่ก่อนที่มันจะกลายเป็นภาระที่ไร้ประโยชน์

ขั้นตอนที่ 5: ประเมินผลใหม่ (เพราะเกมเปลี่ยนไป)

ความต้องการของคุณเปลี่ยนแปลงไป สิ่งที่เคยสำคัญมากเมื่อวานนี้อาจไม่สำคัญในวันพรุ่งนี้ แต่การตรวจสอบรายภาคเรียนของมายาช่วยให้เราถามคำถามว่า งานใดที่ควรได้รับพลังงานที่ดีที่สุดของเราในตอนนี้?

ไม่ใช่ "เรากำลังทำอะไรอยู่?" แต่เป็น "เราควรทำอะไรอยู่?" ความแตกต่างคือทุกสิ่งทุกอย่าง

และครั้งแรกในรอบหลายเดือน เธอทำงานโดยปราศจากความรู้สึกกังวลว่าเธออาจลืมบางสิ่งบางอย่างที่สำคัญ เพราะเธอรู้อย่างชัดเจนว่าอะไรคือสิ่งที่สำคัญ และมันได้ถูกทำเสร็จแล้ว

กระบวนการทำงานแบบ 80/20: ตัวอย่างด้วย ClickUp

เลนส์พาเรโตช่วยให้คุณเห็นจุดที่ควรให้ความสำคัญ

นี่คือวิธีการนำแนวทางของมายาไปใช้ในทางปฏิบัติ ไม่ใช่ในฐานะทฤษฎี แต่เป็นกระบวนการทำงาน

ข้อแรก: คุณไม่สามารถดำเนินการกับสิ่งสำคัญเพียงไม่กี่อย่างได้ หากคุณไม่รู้ว่าสิ่งเหล่านั้นคืออะไร

คนส่วนใหญ่คิดว่าพวกเขารู้ว่าอะไรคือสิ่งที่สำคัญที่สุดในชีวิต แต่พวกเขามักจะผิด

ขั้นตอนแรกคือการรวบรวมทุกอย่างให้อยู่ในที่เดียว ไม่ว่าจะเป็นสเปรดชีต แผ่นวางแผน หรือเครื่องมือที่คุณถนัด เพื่อที่คุณจะได้เห็นความไม่สมดุลได้อย่างชัดเจน

ตอนนี้ถึงเวลาตรวจสอบความเป็นจริงแล้ว: เปิด การติดตามเวลา เพื่อดูว่าคุณกำลังใช้ความพยายาม จริงๆ เท่าไหร่เมื่อเทียบกับสิ่งที่คุณ คิด ว่ากำลังใช้อยู่

จำมายาได้ไหม? เธอคิดว่าการอ่านใช้เวลา 3 ชั่วโมงต่อวัน จริง ๆ แล้วมันใช้เวลาถึง 60% ของสัปดาห์เธอ นี่คือรายการของเธอ:

สอง: คุณต้องรู้สิ่งที่สำคัญในทันที

เมื่อเปิดเผยสิ่งสำคัญไม่กี่อย่างแล้ว ความท้าทายคือการทำให้สิ่งเหล่านั้นอยู่ในความคิดเสมอ

หากปราศจากระบบการมองเห็นที่ชัดเจน ผู้คน—รวมถึงมายาด้วย—มักจะให้ความสำคัญกับสิ่งที่ดังที่สุด ไม่ใช่สิ่งที่สำคัญที่สุด เพื่อให้สอดคล้องกับเป้าหมายของเธอ เธอจึงเริ่มกำหนดระดับความสำคัญให้กับทุกงาน: เร่งด่วน, สูง, ปกติ, หรือ ต่ำ

สิ่งนี้ช่วยให้เธอเห็นทันทีว่าอะไรที่สมควรได้รับความสนใจจากเธอในแต่ละวัน

ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการค้าและการร่างข้อโต้แย้งหลักของเธอได้กลายเป็น งานที่มีความสำคัญสูง ในขณะที่การจัดรูปแบบการอ้างอิงและการตรวจทานยังคงอยู่ในระดับต่ำจนกระทั่งถึงขั้นตอนสุดท้าย ด้วยการมองลิสต์งานของเธอเพียงแวบเดียว มายาสามารถบอกได้ทันทีว่าความพยายามของเธอจะสร้างผลกระทบมากที่สุดที่ใด

🛠️ ชุดเครื่องมือ: เพื่อเป็นสื่อช่วยในการมองเห็น คุณสามารถใช้แม่แบบ Priority Matrix ของ ClickUp ได้ โดยจัดวางความเร่งด่วนในแนวหนึ่งและความสำคัญในอีกแนวหนึ่ง นี่คือ Eisenhower Matrix แต่สามารถใช้งานและทำงานร่วมกันได้แบบเรียลไทม์

รับเทมเพลตฟรี

สาม: พาเรโตไม่มีประโยชน์หากไม่สามารถเชื่อมโยงไปสู่ผลลัพธ์ได้

ตอนนี้คุณต้องเชื่อมโยง 20% ที่สำคัญนั้นกับเป้าหมายที่สามารถวัดผลได้

เมื่อมายา เริ่มทำงานเกี่ยวกับวิทยานิพนธ์ของเธอเรื่อง การล่าอาณานิคมในต้นศตวรรษที่ 18 และผลกระทบของการค้า เธอได้ตระหนักอย่างรวดเร็วว่าหัวข้อนี้อาจเป็นเรื่องที่ท่วมท้นมากเพียงใด

เพื่อให้การทำงานของเธอมีประสิทธิภาพ มายาได้สร้างรายการงานทั้งหมดที่เธอต้องทำให้เสร็จ รวมถึงการค้นคว้าแหล่งข้อมูล การจัดระเบียบข้อมูล การเขียนบท และการแก้ไขร่าง จากนั้นเธอจัดลำดับความสำคัญของงานแต่ละอย่างตามความสำคัญและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับวิทยานิพนธ์ของเธอ

จากข้อมูลนี้ มายาตัดสินใจใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับ 20% บนสุด โดยมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่จะช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับข้อโต้แย้งของเธอโดยตรง เช่น การวิเคราะห์บันทึกการค้า การมีส่วนร่วมกับนักประวัติศาสตร์ชั้นนำ และการปรับปรุงข้อความวิทยานิพนธ์หลักของเธอ นี่คือรายละเอียด:

และนี่คือสิ่งที่คุณได้รับ!รายการสิ่งที่ต้องทำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จริง ซึ่งประกอบด้วยภารกิจสำคัญที่จะช่วยให้คุณก้าวไปสู่เป้าหมายได้อย่างแท้จริง! ด้วยClickUp Tasks+ClickUp Brain คุณสามารถเปลี่ยนรายการนี้ให้กลายเป็นรายการงานที่ติดตามความคืบหน้าได้ง่าย ๆ แบบนี้ และเริ่มลงมือทำได้ทันที 👇🏼

การใช้กฎ 80/20 ในอุตสาหกรรมเฉพาะ

เราคุยกันเรื่องนี้ไปแล้ว

พลังที่แท้จริงของกฎ 80/20 ไม่ได้อยู่เพียงแค่การระบุแหล่งที่มาของผลลัพธ์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่อุตสาหกรรมคิดเกี่ยวกับคุณค่าและความพยายามอีกด้วย

มันท้าทายความคิดแบบดั้งเดิมที่ว่า "ทำงานหนักขึ้น ทำมากขึ้น" ด้วยการเปิดเผยว่าความสำเร็จมักขึ้นอยู่กับการทำ น้อยลง แต่ให้ดีขึ้น การเปลี่ยนแปลงวิธีคิดนี้มีผลกระทบที่ขยายวงกว้างไปยังหลากหลายสาขา รวมถึงการตลาด การผลิต การดูแลสุขภาพ และเทคโนโลยี

มาดูให้ละเอียดกัน

การตลาด: หยุดโปรยทั่ว ริเริ่มเน้นจุดเด่น

ขอเล่าเรื่องสั้นๆ สักเรื่อง

ฉันทำงานในบริษัทสตาร์ทอัพ และตามปกติ ฉันก็รับงานทุกอย่างที่เข้ามา งานใหญ่ครั้งแรกของฉันคือการสร้างจดหมายข่าวให้กับแบรนด์ที่เพิ่งเริ่มต้น

สัญญาณเตือนภัยชัดเจน; เราไม่ได้กำลังจัดการกับกลุ่มผู้อ่านที่ชื่นชอบการอ่าน และหัวข้อที่เราต้องการเขียนก็ไม่ใช่เรื่องใหม่ อีกทั้งเรายังไม่มีความเชี่ยวชาญในการเขียนเกี่ยวกับเรื่องเหล่านั้น แต่ถึงอย่างนั้น เราก็ยังเดินหน้าต่อไปอย่างไม่ลังเล

เพียงเพื่อจะมารู้ตัวอีกทีหลังจากผ่านไป 6 เดือน (!) ว่าเวลาช่วงนี้ควรนำไปใช้กับช่องทางที่เราได้ผู้ใช้จริงๆ มากกว่า: โฆษณาประสิทธิภาพของเรา ช่อง YouTube ของเรา เว็บไซต์ของเรา มีเพียงไม่กี่ช่องทางเท่านั้นที่ทำงานหนัก ส่วนที่เหลือ รวมถึงจดหมายข่าวอันมีค่าของเรา ก็แค่เผาเงินงบประมาณไปเปล่าๆ

เกณฑ์มาตรฐานของ Google เองแสดงให้เห็นว่าความเบ้ยังคงรุนแรง: อัตราการคลิกผ่าน (CTR) โดยเฉลี่ยสำหรับโฆษณาค้นหาของ Google อยู่ที่ประมาณ ~1.9%(Ignite Visibility, 2025) นั่นหมายความว่าแม้โฆษณาของคุณจะแสดงหลายพันครั้ง แต่ก็มีเพียงส่วนน้อยเท่านั้นที่คลิกเข้ามา และถึงอย่างนั้น นักการตลาดจำนวนไม่น้อยยังคงกระจายงบประมาณอย่างเท่าเทียมกันในทุกแคมเปญ ราวกับกำลังรดน้ำสนามหญ้า

ยอดขาย: ลูกค้าหลักของคุณกำลังช่วยให้ธุรกิจดำเนินต่อไป

ทุกขั้นตอนของการขายดูเหมือนหางยาว: มีลูกค้าเป้าหมายหลายร้อยราย การติดตามที่ไม่มีที่สิ้นสุด และระบบ CRM ที่คอยเตือนไม่หยุด แต่รายได้ส่วนใหญ่ของคุณซ่อนอยู่ในบัญชีลูกค้าเพียงไม่กี่ราย และคุณใช้เวลาถึง 80% กับบัญชีที่อาจไม่เคยปิดการขายเลย

การวิจัยแสดงให้เห็นว่า 20% ของลูกค้าโดยทั่วไปสร้างรายได้ 70–80%(Homburg et al., 2008) นั่นคือรูปแบบธุรกิจของคุณ ไม่ว่าคุณจะมองเห็นมันในตอนนี้หรือไม่ก็ตาม

ครั้งหนึ่งฉันเคยเห็นทีมขายใช้เวลาสามเดือนในการดูแล "ลูกค้าเป้าหมายที่มีความสนใจ" 50 ราย ในขณะที่ลูกค้าหลักของพวกเขาซึ่งมีมูลค่า 400,000 ดอลลาร์ต่อปี กำลังประเมินคู่แข่งอย่างเงียบๆ ไม่มีใครสังเกตเห็นจนกระทั่งการประชุมต่ออายุถูกเลื่อนออกไป จากนั้นก็ถูกยกเลิก และสุดท้ายคือ "มาติดต่อกันใหม่ในไตรมาสหน้า"

ต้องทำข้อตกลงใหม่ถึงสามสิบรายการเพื่อทดแทนบัญชีนั้นเพียงบัญชีเดียว ตัวเลขมันโหดร้าย และการเพิกเฉยต่อมันไม่ได้ทำให้มันหายไป

ฝ่ายสนับสนุนลูกค้า: แก้ไขบั๊กสองอันดับแรก และเคลียร์คิว 80%

การสนับสนุนลูกค้าอาจเป็นตัวอย่างที่โหดร้ายที่สุดของการใช้หลักการพาเรโตในทางปฏิบัติ

ปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ไม่กี่เรื่อง โดยปกติสองหรือสามเรื่อง มักจะท่วมปริมาณงานที่ต้องจัดการ และผู้จัดการที่กระจายทรัพยากรอย่างเท่าเทียมกันก็เหมือนกับการตักน้ำด้วยช้อนชา

ทีมต่างๆ เสียเวลาหลายเดือนไปกับการพยายามตอบสนองให้เร็วขึ้น จ้างพนักงานเพิ่ม และปรับปรุง "เวลาเฉลี่ยในการจัดการ" ในขณะเดียวกัน สาเหตุที่แท้จริงก็อยู่ตรงหน้าพวกเขา: กระบวนการเช็คเอาท์ที่ผิดพลาด คำถามที่พบบ่อยที่สร้างความสับสน บั๊กที่ยังคงปรากฏซ้ำๆ เพราะไม่มีใครให้ความสำคัญกับการแก้ไข

เขียนคำถามที่พบบ่อย (FAQ) ที่ยอดเยี่ยมเพียงข้อเดียว หรือแก้ไขบั๊กที่หยุดการทำงานของระบบ (showstopper bug) เพียงจุดเดียว แล้วคุณจะเคลียร์งานค้างในคิวได้ถึง 80% ทันที

การศึกษาการจัดการคุณภาพได้แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มนี้อย่างต่อเนื่องเป็นเวลาหลายทศวรรษ (Juran, 1954) อย่างไรก็ตาม ทีมต่างๆ ยังคงปฏิบัติต่อทุกตั๋วอย่างเท่าเทียมกัน ตั๋วส่วนใหญ่เป็นเพียงอาการ; แก้ไขสาเหตุที่แท้จริงแล้วพวกมันจะหายไป

วิศวกรรม: ส่งฝันร้ายหรือแก้ไขปัญหาใหญ่

วิศวกรรู้เรื่องนี้ในใจอยู่แล้วMicrosoftพบว่า 20% ของข้อบกพร่องทำให้เกิดการล่ม 80%

การแปล? คุณสามารถขัดผิวหน้า UI, ปรับโครงสร้างโค้ด, และเพิ่มคุณสมบัติใหม่ถึงสิบเจ็ดอย่างได้ แต่หากคุณไม่ให้ความสำคัญกับคุณสมบัติที่เป็นจุดขาย คุณก็จะส่งมอบฝันร้ายให้กับผู้ใช้

วิศวกรทุกคนต่างก็มีบั๊กตัวโปรดที่อยากแก้ไขกันทั้งนั้น บางทีอาจเป็นเคสแปลกๆ ที่เกิดขึ้นกับผู้ใช้แค่สามคนบนลินุกซ์ก็ได้ ไม่มีปัญหา แต่ถ้าบั๊กนั้นกำลังกินเวลาและทรัพยากรของทีมจนทำให้แอปล่มทุกครั้งที่ล็อกอินล่ะก็ คุณกำลังหลงประเด็นแล้ว

การเงิน: พลาด 4% ก็พลาดทุกอย่าง

และแล้วก็มาถึงด้านการเงิน ซึ่งความไม่สมดุลนั้นรุนแรงอย่างไม่น่าเชื่อ

การศึกษาในระยะยาวเกี่ยวกับหุ้นของสหรัฐฯ พบว่ามีเพียง 4% ของบริษัทที่จดทะเบียนในตลาดเท่านั้นที่คิดเป็น กำไรสุทธิทั้งหมด ในตลาดระหว่างปี 1926 ถึง 2016 (Bessembinder, 2018)

4% นั่นหมายความว่า 96% ของหุ้นทั้งหมด อย่างดีที่สุดก็แค่ทรงตัวอยู่กับที่ และอย่างแย่ที่สุดก็กำลังขาดทุนอยู่

การกระจายความเสี่ยงช่วยคุณได้แน่นอน แต่การมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่ถูกต้องเพียงไม่กี่อย่างต่างหากที่สร้างความมั่งคั่งอย่างแท้จริง

บทเรียนเชิงกลยุทธ์: เน้นจุดสำคัญ ไม่ใช่กระจายทั่ว

ทีมที่ชนะไม่กระจายทรัพยากรเหมือนสปริงเกอร์ หวังว่าบางสิ่งจะเติบโต พวกเขาฝึกฝนให้แสงสปอตไลท์ส่องไปที่สิ่งที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงจริงๆ และปล่อยให้สิ่งอื่นๆ หายไปเอง

วิธีที่ AI และระบบอัตโนมัติช่วยเสริมกฎ 80/20

หากพาเรโตยังมีชีวิตอยู่ในปัจจุบัน เขาคงจะแลกแว่นตาข้างเดียวของเขาเพื่อแลกกับการเรียนรู้ของเครื่อง

ทำไม? เพราะสิ่งที่เขาต้องใช้เวลาหลายเดือนในการวิเคราะห์ข้อมูลในปี 1896, AI สามารถทำได้ในไม่กี่มิลลิวินาที

แต่ปัญหาในยุคปัจจุบันคือ: เรากำลังจมอยู่ในข้อมูลจำนวนมาก กลเม็ดคือการดึงเอา 20% ที่สำคัญออกมาโดยไม่ทำให้ทีมวิเคราะห์ข้อมูลหมดไฟ หรือที่แย่กว่านั้น คือการตัดสินใจโดยใช้ความรู้สึกส่วนตัวที่แฝงมาในรูปแบบของกลยุทธ์

นั่นคือจุดที่ AI หยุดเป็นแค่คำฮิตและเริ่มเป็นเครื่องมือสำหรับการอยู่รอด

การตรวจจับรูปแบบในระดับใหญ่: มองเห็นสิ่งที่คุณมองไม่เห็น

มนุษย์เป็นนักวิเคราะห์พาเรโตที่แย่มาก

เรามักให้ความสำคัญกับสิ่งที่เร่งด่วน (สวัสดี อินบ็อกซ์ว่างเปล่า) และมองข้ามสิ่งที่สร้างผลกระทบ เรามักปล่อยให้ความลำเอียงทางความคิด ความลำเอียงจากความสดใหม่ ความลำเอียงจากความพร้อม และความลำเอียงในการยืนยันบิดเบือนสิ่งที่เราคิดว่าสำคัญ ข้อร้องเรียนจากลูกค้าที่ดังที่สุดมักรู้สึกเหมือนเป็นปัญหาที่ใหญ่ที่สุด แม้ว่าข้อมูลจะบอกเป็นอย่างอื่นก็ตาม

ต่างจากเรา การเรียนรู้ของเครื่องไม่มีอีโก้หรือความวิตกกังวล มันสามารถเปิดเผยจุดที่มีอิทธิพลซ่อนอยู่ที่คุณไม่เคยสังเกตเห็นด้วยตนเอง เช่น ข้อโต้แย้งของลูกค้าที่เกิดซ้ำเพียงไม่กี่ข้อปรากฏใน 80% ของดีลที่สูญเสียไป หรือฟีเจอร์ผลิตภัณฑ์เพียงสามอย่างที่ก่อให้เกิดข้อร้องเรียนเกี่ยวกับการเลิกใช้บริการส่วนใหญ่

การจัดลำดับความสำคัญเชิงคาดการณ์: รู้ว่า 20% กำลังมุ่งหน้าไปทางไหน ไม่ใช่แค่รู้ว่าอยู่ที่ไหน

นี่คือกับดักของการวิเคราะห์แบบพาเรโตแบบดั้งเดิม: มันเป็นวิธีการที่มองย้อนกลับไปในอดีต

คุณระบุสิ่งที่สำคัญ ในไตรมาสที่แล้ว แล้วสมมติว่ามันยังคงสำคัญอยู่ตอนนี้ ในขณะเดียวกัน ลูกค้าหลักของคุณกำลังประเมินคู่แข่งอย่างเงียบๆ หรือบั๊ก "เล็กน้อย" กำลังจะกลายเป็นวิกฤต

แบบจำลองเชิงทำนายไม่ได้เพียงแค่แสดงว่าผลลัพธ์มีความเบ้ในจุดใดเท่านั้น แต่ยังชี้ให้เห็นว่าจุดใดมีแนวโน้มจะเกิดความเบ้ในอนาคตอีกด้วย

นั่นหมายความว่าคุณสามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างเชิงรุก โดยทุ่มเทให้กับโครงการที่กำลังมีแนวโน้มไม่เกี่ยวข้องมากขึ้น แทนที่จะตอบสนองหลังจากเกิดความเสียหายแล้ว

จุดบอดน้อยลง: ให้ AI ทำงานหนักแทนคุณ เพื่อให้คุณคิดได้อย่างเต็มที่

ความลับที่ซ่อนอยู่ของการวิเคราะห์พาเรโตคือมันเหนื่อยมากหากต้องทำด้วยมือ

ติดตามเวลาของคุณ ให้คะแนนทุกงาน อัปเดตเมทริกซ์ความสำคัญ ประเมินใหม่ทุกไตรมาส นี่คือวินัยประเภทที่ฟังดูดีในทฤษฎี แต่พังทลายภายใต้ภาระของวันทำงานปกติ

เพื่อกล่าวถึงสิ่งที่เห็นได้ชัด AI ไม่รู้สึกเหนื่อย ไม่ลืม และวิเคราะห์รูปแบบต่าง ๆ อย่างต่อเนื่องในเบื้องหลังขณะที่คุณมุ่งเน้นไปที่การดำเนินการ และเมื่อมันระบุสิ่งใดได้ ไม่ว่าจะเป็นคอขวดที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ หรือภารกิจที่กินเวลาหลายชั่วโมงโดยไม่ทำให้เป้าหมายก้าวหน้า มันจะนำเสนอสิ่งนั้นขึ้นมาโดยอัตโนมัติ

ตอนนี้ นี่คือวิธีการใช้งานจริงกับ ClickUp:

ClickUp Brain: ผู้ช่วยคู่คิดที่ช่วยค้นหาและจับคู่รูปแบบ

คนส่วนใหญ่คิดว่า AI ใช้สำหรับการสร้างข้อความ แต่คุณค่าที่แท้จริงคือการจดจำรูปแบบ การค้นหาสัญญาณที่ซ่อนอยู่ในเสียงรบกวน

ClickUp Brainบันทึกและสรุปการประชุม เน้นประเด็นสำคัญที่เกิดขึ้นซ้ำ และสรุปงานหรือเอกสารตามความต้องการของคุณ แทนที่จะต้องเลื่อนดูบันทึกการประชุมทั้งเดือนเพื่อหาว่าทำไมงานถึงไม่คืบหน้า Brain จะแสดงให้คุณเห็นว่า: "ความล่าช้าของลูกค้า" ปรากฏในสรุปแปดครั้ง นั่นคือจุดคอขวดของคุณ นั่นคือสิ่งสำคัญที่คุณต้องโฟกัส

และเราไม่ได้ล้อเล่น. สมองช่วยซีอีโอของเราตัดสินใจมูลค่า 200,000 ดอลลาร์!

ClickUp Automations: ให้เรื่องเล็กน้อยจัดการตัวเอง

วิธีที่ดีที่สุดในการใช้หลักการพาเรโตไม่ใช่การทำงานหนักขึ้นเพื่อเพิกเฉยต่องานที่มีคุณค่าต่ำ แต่คือการทำให้งานเหล่านั้นหายไปโดยอัตโนมัติ

ClickUp AutomationsและAgentsจะย้ายงาน, ติดแท็กปัญหา, ส่งการแจ้งเตือน, และยกระดับความสำคัญเมื่อเงื่อนไขตรงตามที่ต้องการ ตั้งกฎว่า: "เมื่องานในแคมเปญล่าช้า → ติดธงเป็นความสำคัญสูง + แจ้งเตือนทีม" ตอนนี้คอขวดจะปรากฏขึ้นแทนที่จะซ่อนอยู่ในกล่องจดหมายของใครบางคน

แดชบอร์ด ClickUp: มองเห็นความเบี่ยงเบน ดำเนินการตามความเบี่ยงเบน

คุณไม่สามารถจัดการสิ่งที่คุณมองไม่เห็น และทีมส่วนใหญ่กำลังทำงานโดยไม่มีข้อมูล พวกเขา คิดว่า รู้ว่าความพยายามไปที่ไหน แต่การคิดไม่ใช่ข้อมูล

แดชบอร์ดของ ClickUpให้ภาพรวมที่ชัดเจนเหมือนเอ็กซเรย์ของความเป็นจริง: โครงการใดที่ใช้เวลามากที่สุด ลูกค้าใดที่สร้างรายได้มากที่สุด งานใดที่ช่วยผลักดันเป้าหมายไปข้างหน้า และงานใดที่เพียงแค่ใช้เวลาไปเปล่าๆ

การแบ่ง 80/20 จะไม่เป็นเรื่องนามธรรมอีกต่อไปและจะกลายเป็นสิ่งที่ปฏิเสธไม่ได้ และเมื่อคุณเห็นมันแล้ว คุณจะไม่สามารถมองข้ามมันได้อีก

ข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยง

กฎ 80/20 ก็เหมือนกับเอสเปรสโซ: เข้มข้น ทรงพลัง และดีที่สุดเมื่อใช้ในปริมาณน้อย

จัดการไม่ถูกต้อง คุณอาจจะกลายเป็นคนกระวนกระวายและขาดสมาธิ นี่คือข้อผิดพลาดคลาสสิกและตัวอย่างที่พบเห็นได้ทั่วไป

1. การปฏิบัติต่อ 80/20 ราวกับเป็นคณิตศาสตร์ที่เคร่งครัด

รูปแบบไม่สนใจเศษส่วนที่สมบูรณ์แบบ บางครั้งอาจเป็น 70/30 บางครั้งอาจเป็น 95/5 และบางครั้งความเอียงก็อาจรุนแรงกว่านั้นอีก

การวิจัยพบว่าข้อบกพร่องในซอฟต์แวร์มีการกระจายตัวอย่างไม่สม่ำเสมออย่างมาก; เพียง 1% ของบั๊กทำให้เกิดการล่มของระบบถึงครึ่งหนึ่ง(Hatton, 1997) หากคุณพยายามบังคับให้สิ่งนี้เข้ากับป้ายกำกับที่เรียบร้อยอย่าง "80/20" คุณจะพลาดประเด็นไปอย่างสิ้นเชิง

ความผิดพลาดเกิดขึ้นเมื่อคุณให้ความสำคัญกับสัดส่วนมากเกินไป

2. สับสนระหว่างการสัมพันธ์กับการเป็นเหตุเป็นผล

เพียงเพราะลูกค้า 20% สร้างรายได้ 80% ไม่ได้หมายความว่าลูกค้าเหล่านั้นจะเหนือกว่าโดยธรรมชาติ

บางทีพวกเขาอาจแค่เปิดตัวในตลาดได้ถูกจังหวะเวลา บางทีพวกเขาอาจเป็นกลุ่มแรกที่รีบคว้าโอกาสใหม่ ๆ และตอนนี้ก็เหลือแค่คู่แข่งอีกเพียงรายเดียวที่จะทำให้พวกเขาต้องล้มหายจากตลาด

ลองนึกภาพบริษัท SaaS ที่ทุ่มเททุกอย่างให้กับลูกค้าองค์กรห้าอันดับแรก: ลูกค้าที่สร้างรายได้ส่วนใหญ่ให้กับบริษัท

จากนั้นลูกค้าหนึ่งในนั้นถูกซื้อกิจการ สองรายรวมกิจการกัน และทันใดนั้น 60% ของรายได้ก็หายไป บริษัทไม่ได้กระจายความเสี่ยงเพราะเข้าใจผิดว่าความสัมพันธ์ (ลูกค้าเหล่านี้จ่ายเงินมาก) เป็นเหตุปัจจัย (ลูกค้าเหล่านี้จะ จ่ายเงินมาก เสมอ) นั่นเหมือนกับการเอาไข่ทั้งหมดใส่ตะกร้าห้าใบแล้วภาวนาว่าไม่มีใบไหนแตก

3. การละเลยการลงทุนที่ค่อยๆ ให้ผลตอบแทน

"การทบต้น" คือ "ฮีโร่ตัวจริง" ในโลกการเงิน

มันเป็นสิ่งสำคัญ และทุกคนก็รู้ดี เป็นคนทำงานเงียบๆ ที่ไม่ส่งเสียงดังมากนัก แต่ในท้ายที่สุดแล้วคือคนที่ช่วยสร้างผลกำไรในระยะยาว

งานวิจัยด้านนวัตกรรมแสดงให้เห็นว่า งานที่น่าเบื่อ งานที่ค่อยเป็นค่อยไป การแก้ไขข้อบกพร่อง การจัดทำเอกสาร และการชำระหนี้ทางเทคนิค มักเป็นแรงผลักดันให้เกิดก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในภายหลัง(Pavitt, 1990)

บล็อกบัสเตอร์คือตัวอย่างที่ชัดเจน ในช่วงต้นทศวรรษ 2000 พวกเขาให้ความสำคัญกับ "สิ่งที่สำคัญที่สุด" ของพวกเขา: การเช่า DVD จากร้านค้าจริง

นั่นคือที่ที่รายได้ทั้งหมด 100% อยู่ที่นั่น ดังนั้นทรัพยากรจึงไปที่นั่นเช่นกัน การสตรีม? เรื่องเล็กน้อย การสั่งซื้อดีวีดีทางไปรษณีย์? เสียงรบกวน เมื่อถึงเวลาที่ Netflix กลายเป็นสิ่งที่ปฏิเสธไม่ได้ โมเดลทั้งหมดของ Blockbuster ก็ล้าสมัยไปแล้ว พวกเขาปรับตัวเองให้เข้ากับความไม่สำคัญเพราะพวกเขาสับสนระหว่างตัวขับเคลื่อนรายได้ ปัจจุบัน กับตัวขับเคลื่อนรายได้ อนาคต 20% ที่สำคัญในวันนี้ไม่ใช่ 20% ที่สำคัญในวันพรุ่งนี้เสมอไป

4. การใช้หลักการพาเรโตเป็นข้ออ้างสำหรับความขี้เกียจ

"กำจัดงาน 80%" ไม่เหมือนกับ "ไม่ทำอะไรเลย"

หากเราตัดต้นไม้ทั้งต้นเพราะกิ่งก้านหนึ่งดูป่วย แล้วสงสัยว่าทำไมไม่มีอะไรงอกขึ้นมาอีก เราพลาดประเด็นสำคัญไปแล้ว สิ่งสำคัญเพียงไม่กี่อย่างยังคงต้องการราก น้ำ และแสงแดด

พาเรโตช่วยให้คุณตัดกิ่งที่ตายแล้ว ไม่ใช่ทำลายต้นไม้ทั้งต้น

5. ลืมการเคลื่อนไหว 20%

20% ที่ดีที่สุดของคุณไม่ได้อยู่ในจุดสูงสุดตลอดไป

ทีซ และคณะ (1997)เรียกสิ่งนี้ว่า ความสามารถเชิงพลวัต: ความสามารถในการรับรู้, คว้าโอกาส, และปรับเปลี่ยนโครงสร้างใหม่เมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนแปลง

พูดง่ายๆ คือ คุณต้องคอยสแกนและปรับเปลี่ยนอยู่เสมอ มิฉะนั้นคุณจะปรับตัวเองจนล้าสมัยในที่สุด

ประโยชน์ของการนำหลักการพาเรโตมาใช้

เมื่อใช้กฎ 80/20 อย่างสม่ำเสมอ มันจะเปลี่ยนวิธีคิดเกี่ยวกับการทำงานของคุณโดยสิ้นเชิง

นี่คือวิธี:

การเปรียบเทียบกับกรอบการทำงานเพื่อเพิ่มผลผลิตอื่น ๆ

หลักการพาเรโตไม่ได้เข้ากับทุกกระแสความนิยมในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานเสมอไป

นี่คือจุดที่มันโดดเด่น และทำไมมันถึงสำคัญ

เมทริกซ์พาเรโต vs. ไอเซนฮาวร์: สำคัญ ≠ มีผลกระทบ

เมทริกซ์ไอเซนฮาวร์ต้องการให้คุณแยก "เร่งด่วน" ออกจาก "สำคัญ" ได้ดี นั่นเป็นฟิลเตอร์แรกที่มีประโยชน์สำหรับการทำความสะอาดกล่องจดหมายของคุณหรือตัดสินใจว่าการประชุมสามารถรอได้หรือไม่ แต่ปัญหาคือ ความเร่งด่วนไม่เท่ากับความสำคัญ และ ความสำคัญก็ไม่เท่ากันเช่นกัน

ลองจินตนาการว่าคุณมีงานห้าชิ้นที่ "สำคัญแต่ไม่เร่งด่วน" อยู่ในช่องซ้ายบนอันเป็นที่หมายปองนั้น ไอเซนฮาวร์บอกว่างานเหล่านี้ทั้งหมดสมควรได้รับความสนใจจากคุณ ส่วนพาเรโตกลับตั้งคำถามที่เฉียบคมกว่า: ในห้าชิ้นนี้ มีงานไหนบ้างที่จะสร้างผลลัพธ์ที่แตกต่างอย่างมหาศาล? บางทีอาจจะมีแค่สองงานที่สำคัญจริงๆ ส่วนอีกสามที่เหลือ? พวกมันเป็นงานที่ "สำคัญ" แบบเดียวกับที่การไหม้นิ้วสำคัญ—จริงในทางเทคนิค แต่ไม่ใช่สิ่งที่แยกผู้ชนะออกจากผู้แพ้

ไอเซนฮาวเวอร์ช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงความยุ่งเหยิง นั่นเป็นเพียงพื้นฐานที่ทุกคนต้องทำ พาเรโตบังคับให้คุณทำงานที่มีผลลัพธ์ที่ตามมา มีเหตุผลที่ผู้บริหารที่เชื่อมั่นในตารางไอเซนฮาวเวอร์ยังคงรู้สึกหนักใจ เพราะพวกเขากำลังทำงานที่ "สำคัญ" ทั้งหมดโดยไม่ถามว่างานสำคัญใดที่ส่งผลต่อกันจริงๆ

พาเรโตกับหลักการของความพยายามน้อยที่สุด: ความขี้เกียจ ≠ ความไร้ปรานี

หลักการของซิปฟ์เกี่ยวกับความพยายามน้อยที่สุดกล่าวว่ามนุษย์โดยธรรมชาติแล้วขี้เกียจ เราจะเลือกเส้นทางที่ง่ายกว่าเสมอ จริงแท้แน่นอน และกูรูด้านผลิตภาพก็ชอบนำเสนอสิ่งนี้ในรูปแบบของปัญญา: "ทำงานให้ฉลาด ไม่ใช่ทำงานให้หนัก!" "ทำให้ทุกอย่างเป็นอัตโนมัติ!" "หาเส้นทางที่ต้านทานน้อยที่สุด!"

แต่ที่นี่คือกับดัก: หลักการของความพยายามน้อยที่สุดไม่ได้แยกแยะระหว่าง ประสิทธิภาพ กับ การปล่อยให้ไหลไป นี่คือเหตุผลที่ผู้คนใช้เวลาสองชั่วโมงในการทำให้งานที่ใช้เวลาห้านาทีเป็นอัตโนมัติ หรือทำไมทีมถึง "ปรับให้เหมาะสม" หัวข้ออีเมลแทนที่จะแก้ไขผลิตภัณฑ์ที่กำลังสูญเสียลูกค้า

พาเรโตต้องการการจัดลำดับความสำคัญอย่างเด็ดขาด มันบอกให้คุณทำงานที่ผิดให้น้อยลง แม้ว่าจะหมายถึงการจัดการกับปัญหาที่ยากก็ตาม การพยายามน้อยที่สุดเสี่ยงที่จะทำให้คุณรู้สึกว่ามีประสิทธิผลในขณะที่ไม่ได้ทำอะไรเลย

พาเรโตทุ่มเทความพยายามในการใช้ประโยชน์ แม้ในยามที่การใช้ประโยชน์นั้นยากลำบาก บางครั้ง 20% ที่สำคัญที่สุดก็คืองานที่คุณหลีกเลี่ยงมาตลอด เพราะมันไม่สบายใจ ไม่ใช่เพราะมันไม่มีประสิทธิภาพ

พาเรโต vs. กินกบ: ยาก ≠ ผลตอบแทนสูง

"กินกบก่อน" หมายถึงการจัดการกับงานที่ยากที่สุดและน่ากลัวที่สุดก่อน ฟังดูเหมือนวีรบุรุษ รู้สึกเหมือนเป็นวินัย และบางครั้งมันก็ถูกต้องที่สุด

ฉันได้เห็นผู้คนใช้เวลาช่วงเช้าที่ดีที่สุดของพวกเขาไปกับการต่อสู้กับปัญหาทางเทคนิคที่ยุ่งยากหรือการสนทนาที่ยากลำบาก "กินกบก่อน" ในขณะที่งานที่จะปลดล็อกความก้าวหน้าในสามเดือนข้างหน้ายังคงไม่ถูกแตะต้อง

พาเรโตไม่สนใจว่ากบจะน่าเกลียดแค่ไหน มันถามว่า: ถ้าคุณกินกบตัวนี้ มันสำคัญหรือไม่?

บางครั้งงานที่ยากที่สุดก็เป็นส่วนหนึ่งของ 20% ที่สำคัญ และใช่แล้ว กินมันก่อนเลย แต่บางครั้งมันก็แค่ความเจ็บปวดที่ปลอมตัวมาเป็นการแสดงประสิทธิภาพการทำงาน ปล่อยให้กบตัวนั้นนั่งอยู่ในมุม แล้วมุ่งเน้นไปที่งานที่สร้างผลลัพธ์ต่อเนื่องดีกว่า

ความแตกต่างคือ Eat the Frog เน้นการเพิ่มประสิทธิภาพของความพยายาม ส่วน Pareto เน้นการเพิ่มประสิทธิภาพของผลกระทบ และในโลกที่ทุกคนทำงานหนักขึ้น ผลกระทบคือข้อได้เปรียบเพียงอย่างเดียวที่เหลืออยู่

สรุป

กรอบการทำงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพส่วนใหญ่ให้คุณอนุญาตให้ตัวเองรู้สึกเป็นระเบียบ แต่ Pareto ให้คุณอนุญาตให้ตัวเองมีประสิทธิภาพ กรอบการทำงานแรกเกี่ยวกับระบบ ส่วนกรอบการทำงานหลังเกี่ยวกับผลลัพธ์ และเมื่อคุณต้องเลือกระหว่างสองสิ่งนี้ ผลลัพธ์จะชนะทุกครั้ง

การวิจารณ์และข้อจำกัดของกฎ 80/20

กฎ 80/20 นั้นน่าหลงใหล แต่หากนำไปใช้ผิดวิธี อาจก่อให้เกิดโทษได้พอๆ กับประโยชน์

นักวิจารณ์ไม่ได้ผิด พวกเขาแค่ไม่ครบถ้วน นี่คือจุดที่ผู้คนมักพลาด สิ่งที่งานวิจัยแสดงให้เห็นจริง ๆ และวิธีใช้หลักการพาเรโตอย่างชาญฉลาด

1. การทำให้ง่ายเกินไป: เมื่อความสม่ำเสมอชนะความไม่สมมาตร

ไม่ใช่ทุกระบบที่จะโค้งตามกฎของพาเรโต

ในสภาพแวดล้อมที่มีการมาตรฐานสูง เช่น สายการผลิต การควบคุมการจราจรทางอากาศ หรือระเบียบปฏิบัติในการผ่าตัดในโรงพยาบาล ผลลัพธ์มักถูกกระจายอย่างสม่ำเสมอโดยออกแบบไว้ล่วงหน้า

นักวิจัยด้านการจัดการปฏิบัติการ(Skinner, 1974)ได้แสดงให้เห็นว่าการให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพของ "ส่วนสำคัญเพียงไม่กี่ส่วน" ในกระบวนการผลิตมากเกินไป อาจก่อให้เกิดคอขวดใหม่ในส่วนอื่นได้ หากปรับแต่งสถานีงานหนึ่งให้เหมาะสมที่สุด ข้อจำกัดจะย้ายไปยังขั้นตอนถัดไปทันที

นี่คือตัวอย่างจริง: ระบบการผลิตของโตโยต้าเป็นที่รู้จักกันดีว่า ไม่ ใช้แนวคิดพาเรโตในการควบคุมคุณภาพ แต่พวกเขาจะหยุดสายการผลิตทั้งหมดเมื่อพบข้อบกพร่องใดๆ แม้จะเป็นเพียงเล็กน้อยก็ตาม ทำไม? เพราะในระบบที่เชื่อมโยงกันอย่างแน่นหนา ข้อบกพร่อง "เล็กน้อยจำนวนมาก" จะสะสมจนกลายเป็นความล้มเหลวที่ร้ายแรง น็อตหลวมที่ดูเหมือนเป็นปัญหาเล็กน้อยเพียง 80% สามารถทำให้เกิดการเรียกคืนสินค้าที่มีค่าใช้จ่ายหลายล้านได้

2. อคติจากการอยู่รอด: 96% ที่ไม่มีใครพูดถึง

สื่อธุรกิจชอบที่จะเน้นย้ำถึงบริษัทที่ประสบความสำเร็จอย่างมหาศาลจากการเดิมพันเพียงไม่กี่ครั้ง เช่น AWS ของ Amazon, iPhone ของ Apple, หรือการเปลี่ยนกลยุทธ์ไปสู่การสตรีมของ Netflix ฟังดูเหมือนเวทมนตร์ของพาราโตใช่ไหม?

อันตรายคือการคิดว่าคุณสามารถเลือกผู้ชนะได้ล่วงหน้า นักลงทุนร่วมทุนรู้เรื่องนี้เป็นอย่างดี: พวกเขาต้องการพอร์ตการลงทุนทั้งหมด เพราะแม้แต่ผู้ลงทุนมืออาชีพที่มีข้อมูลวงในก็ไม่สามารถระบุได้อย่างน่าเชื่อถือว่าหุ้นใดจะเพิ่มขึ้น

Y Combinator ให้ทุนสนับสนุนสตาร์ทอัพหลายร้อยแห่ง โดยรู้ว่ามีเพียงหนึ่งหรือสองแห่งเท่านั้นที่จะสร้างผลตอบแทนส่วนใหญ่ นั่นคือความถ่อมตนแบบพาเรโต

3. การละเลยคุณค่าของกลุ่มลูกค้าเฉพาะทาง: เมื่อ "คนจำนวนมากที่ไม่สำคัญ" กลายเป็นแพลตฟอร์ม

"คนจำนวนมากที่ดูเหมือนไม่สำคัญ" บางครั้งก็ถือครองทองคำแห่งอนาคต

ผู้ใช้เฉพาะกลุ่มอาจไม่ได้เพิ่มรายได้ในวันนี้ แต่พวกเขาจะเปิดเส้นทางนวัตกรรมที่จะนิยามธุรกิจใหม่ในวันข้างหน้า

ตัวอย่างที่ชัดเจน: ผู้ใช้กลุ่มแรกๆ ของ Twitter เป็นเพียงส่วนน้อยมาก—น่าจะน้อยกว่า 1% ของฐานผู้ใช้ทั้งหมด พวกเขาไม่ได้สร้างรายได้หรือการยอมรับในกระแสหลักอย่างมีนัยสำคัญ ตามหลักพาเรโตโดยแท้จริงแล้ว พวกเขาเป็นเพียงเสียงรบกวน อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้กลุ่มนี้ได้คิดค้นฟีเจอร์ @mentions, แฮชแท็ก และการรีทวีต—ฟีเจอร์ที่กลายเป็นโครงสร้างหลักของ Twitter และในที่สุดได้กำหนดรูปแบบการสื่อสารออนไลน์ของผู้คนนับพันล้านคน(Honeycutt & Herring, 2009)

หากผู้นำของ Twitter ได้ใช้แนวคิด 80/20 อย่างไม่ปรานีในปี 2007 โดยตัดฟีเจอร์และการสนับสนุนสำหรับผู้ใช้ที่มีอำนาจ "เล็กน้อย" เพื่อมุ่งเน้นการเติบโตของผู้ใช้ทั่วไปเพียงอย่างเดียว นวัตกรรมเหล่านั้นคงสูญหายไปในความมืด แต่บริษัทกลับมีพื้นที่เพียงพอที่จะให้ทดลองกับกลุ่มผู้ใช้ปลายทาง และสิ่งทดลองเหล่านั้นกลับกลายเป็นผลิตภัณฑ์

4. การใช้ผิดเป็นหลักการ: เมื่อความสนใจกลายเป็นความอดอยาก

เมื่อคุณใช้หลักการพาเรโตเหมือนมีดพร้า ตัดทิ้ง 80% ของโครงการ บุคลากร หรืองบประมาณในคราวเดียวอย่างโหดร้าย พวกเขาจะสับสนระหว่างความมุ่งมั่นกับการอดอยาก

งานวิจัยเกี่ยวกับความยืดหยุ่นขององค์กร(Lengnick-Hall & Beck, 2005) ชี้ให้เห็นว่าองค์กรจำเป็นต้องมีทรัพยากรสำรองเพื่อปรับตัวต่อแรงกระแทกได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากตัดทอนทรัพยากรเหล่านี้มากเกินไปในนามของประสิทธิภาพ คุณจะไม่ได้รับองค์กรที่เพรียวบาง แต่จะกลายเป็นองค์กรที่เปราะบางแทน

พิจารณาบริษัทเจเนอรัล อิเล็กทริกภายใต้การนำของแจ็ค เวลช์ ระบบ "จัดอันดับและคัดออก" ของเขา ซึ่งไล่พนักงานที่มีผลงานต่ำสุด 10% ออกทุกปี เป็นการนำแนวคิดแบบพาเรโตไปใช้อย่างสุดขั้ว มันได้ผลอย่างยอดเยี่ยมในตลาดที่มั่นคงและคาดการณ์ได้ แต่เมื่อวิกฤตการเงินปี 2008 กระทบเข้ามา GE ได้ลดความยืดหยุ่นไปมากจนเกือบจะล้มละลาย บริษัทได้ปรับให้เหมาะสมที่สุดเพื่อประสิทธิภาพ แต่ได้เสียสละความสามารถในการปรับตัวที่จำเป็นต่อการอยู่รอดในภาวะผันผวน (Groysberg et al., 2015)

สรุป: ความละเอียดอ่อนเหนือหลักการตายตัว

กฎ 80/20 ไม่ได้เสียหาย – มันแค่ตรงไปตรงมา หากใช้โดยไม่รอบคอบ อาจบิดเบือนกลยุทธ์ ขาดนวัตกรรม หรือทำให้ผู้นำหลงเชื่อในความแน่นอนที่ผิดพลาด แต่หากใช้อย่างชาญฉลาด มันจะช่วยให้เรามุ่งเน้นในสิ่งที่สำคัญโดยไม่ละเลยรายละเอียด

เคล็ดลับไม่ได้อยู่ที่การโยนหลักการพาเรโตทิ้งไป แต่คือการนำไปใช้อย่างมีรายละเอียดและแยบยล: รู้ว่าเมื่อใดควรเน้น (การใช้ประโยชน์) และเมื่อใดควรกระจาย (การสำรวจ) การตระหนักว่าระบบต้องการความสม่ำเสมอ ไม่ใช่การเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด การสำรองทรัพยากรเผื่อไว้สำหรับส่วนน้อยที่อาจกลายเป็นแพลตฟอร์มของวันพรุ่งนี้ การสร้างขอบเขตความปลอดภัยเพื่อให้ความมุ่งมั่นไม่เปราะบางเกินไป

และที่สำคัญที่สุด คือการเต็มใจที่จะทบทวน "สิ่งสำคัญเพียงไม่กี่อย่าง" ทุกไตรมาส ก่อนที่มันจะค่อยๆ กลายเป็น "สิ่งล้าสมัยจำนวนมาก" ในขณะที่คุณยังคงปรับปรุงให้ดีที่สุดสำหรับเกมของปีที่แล้ว

พาเรโตคือมีดผ่าตัด ใช้มันอย่างนั้น: อย่างแม่นยำ ระมัดระวัง และเฉพาะเมื่อมันเป็นเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับงานนั้นเท่านั้น

อนาคตของกฎ 80/20

หากข้อคิดของพาเรโตเกิดขึ้นในสวนของอิตาลีในศตวรรษที่ 19 อนาคตของมันก็จะอยู่ในเซิร์ฟเวอร์ของศูนย์ข้อมูลในศตวรรษที่ 21

การเกิดขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ทำให้หลักการพาเรโต (Pareto) สามารถวัดผลได้ในวิธีที่ไม่เคยมีใครคาดคิดมาก่อน แม้แต่พาเรโตเองก็ไม่สามารถจินตนาการได้ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) สามารถระบุได้ทันทีว่า 20% ของการกระทำ ผู้ใช้ หรือช่องทางใดที่สร้างผลลัพธ์ที่โดดเด่นเกินกว่าส่วนอื่น ๆ

หลักการนี้กำลังมีอิทธิพลต่อการถกเถียงระดับโลกเช่นกัน

วันนี้ ผู้มีรายได้สูงสุด 10% ของโลกได้รับรายได้มากกว่าครึ่งหนึ่งของรายได้ทั่วโลก—เป็นการเตือนอย่างชัดเจนว่าความไม่สมดุลไม่ใช่เพียงปัญหาการผลิต แต่เป็นปัญหาทางการเมืองและเศรษฐกิจ เมื่อความมั่งคั่งกระจุกตัว สังคมต้องเผชิญกับการตัดสินใจ: ยอมรับความไม่เท่าเทียมเป็นสิ่งที่ธรรมชาติ หรือแทรกแซงเพื่อกระจายความมั่งคั่งใหม่

พาเรโตไม่ได้ตอบคำถามนั้น แต่เป็นการกำหนดกรอบของมัน

ในขณะเดียวกัน อุตสาหกรรมทั้งหมดในปัจจุบันดำเนินงานด้วยตรรกะของพาเรโต แพลตฟอร์ม SaaS ไล่ล่าหาข้อบกพร่องที่ทำให้ระบบล่มมากที่สุด เครือข่ายโลจิสติกส์ปรับเส้นทางให้เหมาะสมที่สุดสำหรับการขนส่งสินค้าปริมาณมาก ทีมดูแลความสำเร็จของลูกค้าจะระบุบัญชีที่มีแนวโน้มจะยกเลิกบริการมากที่สุด รูปแบบนี้ปรากฏอยู่ทุกที่

กฎ 80/20 ไม่ใช่แค่โมเดลทางความคิดอีกต่อไปแล้ว มันกำลังกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน ความไม่สมดุลที่พาเรโตสังเกตเห็นในสวนอิตาลีได้ถูกฝังแน่นอยู่ในเครื่องมือที่เราใช้ทุกวัน

พาเรโต: เส้นทางสู่ผลลัพธ์ที่แท้จริงของคุณ

ลืมคณิตศาสตร์ที่เรียบร้อยไปได้เลย สิ่งที่เราทำส่วนใหญ่เป็นเพียงเสียงรบกวน การกระทำเพียงไม่กี่อย่างขับเคลื่อนเกือบทุกสิ่งที่สำคัญ

พาเรโตคือการทำสิ่งที่สำคัญน้อยลงเพื่อให้คุณสามารถทำสิ่งที่สำคัญมากขึ้นได้

มันคือการอนุญาตให้ละเลยความรู้สึกผิดจากการปล่อยให้บางสิ่งค้างคา เพื่อจดจ่อกับสิ่งที่สำคัญเพียงไม่กี่อย่างซึ่งส่งผลต่อกันอย่างต่อเนื่อง

จำไว้ว่า ความไม่สมดุลคือรหัสโกง โลกให้รางวัลกับความพยายามที่มุ่งเน้นไปที่สิ่งสำคัญเพียงไม่กี่อย่างมากกว่าการพยายามกระจายความพยายามไปทุกสิ่งทุกอย่างเสมอมา และจะเป็นเช่นนั้นตลอดไป

ดังนั้นครั้งต่อไปที่มีใครมองคุณแปลก ๆ เพราะคุณสั่งอาหารจานเดิมทุกวันอาทิตย์ จานที่คุณสั่งไปแล้วห้าสิบครั้ง จานที่อร่อยทุกครั้ง อย่าขอโทษ

คุณเพียงแค่จัดสรรแคลอรี่ด้วยประสิทธิภาพระดับพาเรโตเท่านั้น และในขณะที่พวกเขายังคงสแกนเมนูอยู่ ติดอยู่กับตัวเลือกมากมาย คุณก็จะทานอาหารที่สำคัญไปแล้วครึ่งหนึ่ง

คำถามที่พบบ่อย

กฎ 80/20 ระบุว่า ปัจจัยนำเข้าจำนวนน้อย (ประมาณ 20%) มักจะก่อให้เกิดผลลัพธ์ส่วนใหญ่ (ประมาณ 80%)

ติดตามเวลาของคุณว่าใช้ไปกับอะไร ระบุงานเพียงไม่กี่อย่างที่มีผลมากที่สุด และให้ความสำคัญกับงานเหล่านั้น เครื่องมืออย่าง ClickUp Priority Levels ช่วยให้คุณสามารถยกระดับงานสำคัญ 20% ได้อย่างง่ายดาย

ไม่ใช่—นี่คือหลักการเชิงประสบการณ์ ไม่ใช่กฎเกณฑ์ตายตัว บางครั้งสัดส่วนอาจอยู่ที่ 70/30, 90/10 หรืออาจสมดุลมากกว่านั้น สิ่งสำคัญคือการตระหนักว่าผลลัพธ์มักจะไม่เท่ากันเสมอไป แต่จะมีความเอนเอียงมากกว่า

AI สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาอุปสรรคที่เกิดขึ้นซ้ำ ช่องทางที่มีประสิทธิภาพสูง หรือลูกค้าที่มีมูลค่าสูงได้เร็วกว่ามนุษย์ ClickUp Brain และแดชบอร์ดเชิงคาดการณ์จะนำการวิเคราะห์เหล่านั้นเข้าสู่กระบวนการทำงานประจำวันของคุณ