Pareto İlkesi: Neden çabalarınızın %20'si sonuçlarınızın %80'ini belirliyor?

Tembel bir pazar öğleden sonrası.

En favori restorandan, en sevdiğiniz yemeklerle dolu bir ziyafet sipariş ettiniz.

Mükemmel bir şekilde giyilmiş pijamalarınızı giydikten sonra, uyku sırasında her satırını ezbere bile bildiğiniz o diziyi izlemek için yerinize yerleşirsiniz. Tanıdık geliyor mu?

Aynı alışkanlık döngülerine, aynı programlara, aynı yemeklere geri dönmemizin nedeni hayal gücümüzün olmaması değil, çok az bir kısmının gerçekten en büyük değeri sunmasıdır.

Bu içgüdü, Pareto İlkesi'nin, yani 80/20 Kuralı'nın kalbidir.

Yüzyıl önce ekonomi alanında ilk kez ortaya çıkan bu ilke, günümüzde hayatın her alanında en çok atıfta bulunulan sezgisel yöntemlerden biri haline gelmiştir: Önemli azınlığa odaklanın, önemsiz çoğunluğu görmezden gelin.

Hadi ayrıntılara bakalım!

Pareto İlkesi: Kökeni ve Tanımı

Vilfredo Pareto'nun keşfi, Şükran Günü'nde bir akraba gibi, hayatınızda davetsiz misafir olarak karşınıza çıkmaya devam ediyor.

İtalyan ekonomist Vilfredo Pareto, bir asır önce İtalya'nın topraklarının %80'inin nüfusun sadece %20'sine ait olduğunu gözlemleyerek bu kuralı ilk kez tanımladı. Ancak, bu kuralın kalıcı olmasını sağlayan şey, bu modelin ekonomi ile sınırlı kalmamasıydı. Bu model yayıldı.

Günümüze gelelim:

Peki Spotify Wrapped'ınız? Olasılıkla sonsuz tekrarla çalan beş şarkı.

Sayı mutlak doğru değildir, unutmayın; bazen 70/30, 90/10 veya daha da dengesiz olabilir, ancak dengesizlik o kadar güvenilir bir şekilde ortaya çıkar ki, iş ve verimlilik alanında en çok atıfta bulunulan sezgisel yöntemlerden biri haline gelmiştir. İşte burada işler tehlikeli bir hal almaya başlar.

80/20 kuralı basitçe gerçeği tanımlar. "Sezgisel" kelimesinin de ima ettiği gibi, bu kuralın farkında olunması ve genel hatlarıyla uygulanması gerekir.

80/20 Kuralı Hangi Sorunu Çözüyor?

Çoğumuz işlere aşırı hevesli iyimserler gibi yaklaşırız.

Yetişkinler olarak bile karnemizdeki altın yıldızı gözetliyoruz. Ancak yüzlerce fincan kahve içerek saatlerce çalışmak yapılacak olanı yapmanın yolu değildir.

Klasik çaba ve etki ikilemi

Çabalarımızı iki katına çıkarırsak sonuçlarımızı da iki katına çıkarabileceğimizi varsayıyoruz. Ne yazık ki psikoloji bunun aksini söylüyor.

İnsanlar, girdi ve çıktı arasındaki ilişki tahmin etmekte oldukça kötüdür. Yoğunluğu verimlilikle karıştırırız (Hsee et al., 2010) ve tükenmişlik, mesleki başarıyla uyumlu olması gerektiğini hissettirir, ancak öyle değildir.

Sonsuz sayıda düşük etkili görevler bizi 'verimlilik' içinde tutar, ancak ilerlemeyi engeller. Pareto İlkesi bu yanılsamayı ortadan kaldırır. Sınırlı zaman ve enerji sorununu şu soruyu sorarak yeniden çerçeveler: Hangi küçük eylemler en önemli etkiye sahip olacaktır?

Ancak burada bir tuzak var: 80/20 kuralını bir din haline getirirseniz, ya da daha kötüsü, bir KPI haline getirirseniz, bu kural bir mercek olmaktan çıkar ve bir yük haline gelir.

Çaba nihai hedef değil de, yolun kendisiyse ne olur?

Goodhart Yasası, bir ölçüt hedef haline geldiğinde, iyi bir ölçüt olmaktan çıktığı konusunda uyarıyor.

Çocuklarınızla "kaliteli zaman" geçirmeyi karar veriyorsunuz. Her akşam birkaç saat, telefonları bir kenara bırakıp oyun oynuyor veya sohbet ediyorsunuz. Harika bir his. Herkes daha yakın ve daha mutlu.

Sonra bir yerde "iyi ebeveynler çocuklarıyla her gün en az iki saat kaliteli zaman geçirir" diye okursunuz. Böylece bunu kuralınız haline getirirsiniz.

Kısa sürede, bu bir kontrol listesine dönüşür: saati izlersiniz, zoraki konuşma yaparsınız ve hayatınız iş yoğunlaştığında ve hedeflerinize ulaşamadığınızda stres yaşarsınız.

Zaman hala orada, ama onu kaliteli kılan sıcaklık ve bağlantı? Yok oldu.

Bir örnek daha verelim, üretimde kalite kontrolünü ele alalım: Pareto'nun işlerini popüler hale getiren Juran (1954), kalite sorunlarının büyük çoğunluğunun birkaç kusur türünden hesapladığını keşfetti. Şirketler, kaynaklarını her küçük aksaklığa yaymak yerine, bu birkaç ana nedeni hedef alarak hata oranlarını önemli ölçüde azalttılar.

Her gün önemsiz ayrıntılar ile dikkatiniz arasında bir seçim yapıyorsunuz

Karar verme yorgunluğu araştırmaları, yaptığımız her seçimin zihinsel enerjimizi tükettiğini göstermektedir (Baumeister ve ark., 1998).

Gününüz önemsiz kararlarla, her e-postayı kontrol etmekle, her "senkronizasyona" katılmakla doluyorsa, yüksek etkili işler için ayırmanız gereken değerli zamanınızı "önemsiz birçok şey" için harcıyorsunuz demektir.

Diğer bir deyişle, Pareto İlkesi yanlış yönlendirilmiş dikkat sorununu çözer.

Bu kural, size çoğu şeyi görmezden gelme izni ve açıkçası bir görev verir, böylece önemli olan birkaç şeye odaklanabilirsiniz.

80/20 Kuralı Neden Karar Verme Aracı Olarak İşe Yarar?

Veriler, zaten şüphelendiğiniz şeyi doğruladığında hissettiğiniz duyguyu bilirsiniz, değil mi?

Fitness takipçiniz size "Uykunuz kötüydü" diyor. – Evet, tabii ki Sherlock!

İşte 80/20 kuralı budur, beyninizin zaten anladığı veya kolayca görebildiği şeyi matematiksel olarak destekleyen bir kural.

Matematik asla yalan söylemez

Pareto, özünde istatistikçilerin güç yasası dağılımı olarak adlandırdığı şeydir: sonuçlar nadiren eşit olarak dağılır. Bunun yerine, birkaç faktör sonuçları domine eder (Newman, 2005).

Bu nedenle, bir avuç startup girişimlerin getirisinin çoğunu oluşturur. Ve bu nedenle, 1926 ile 2016 yılları arasında ABD piyasalarında tüm net servetin %4'ü hisse senetlerinden elde edildi (Bessembinder, 2018).

Şimdi psikolojiyi de ekleyelim. Daha önce de bahsetmiş olduğumuz gibi, "daha fazla daha iyidir" önyargısıyla programlanmışız.

Daha fazla saat çalışın, daha fazla toplantıya katılın, daha fazla e-postayı yanıtlayın ve sonuçlar mutlaka gelecektir. Ancak gelmez. Davranış bilimcileri buna "çaba sezgisi" adını verir – terlemeyi değere karıştırırız (Kruger ve ark., 2004).

80/20 kuralı bu varsayımı çürütür. Stratejik odaklanma, her zaman salt hacmi yener.

Beyninizin bant genişliği sorunu var

Çalışma belleği son derece sınırlıdır ve ev anahtarınız genellikle bunun en büyük kurbanlarıdır.

Çoğu insan aynı anda sadece 4-7 öğeyi idare edebilir (Cowan, 2001). Dikkatinizi düzinelerce göreve ve kalite çukurlarına dağıtın.

"Hayati öneme sahip az sayıdaki" şeylere odaklanın, böylece beyninizin yapısıyla değil, onunla iş yapmış olursunuz. Aynı şey karar verme süreci için de geçerlidir. Akşam yemeği seçeneklerinden eğlenceye kadar her şey için sahip olduğumuz seçenekler bizi felç eder (Schwartz, 2004), ancak 80/20 kuralı bu karmaşayı ortadan kaldırır.

Gerçeklik çarpıktır. Beynimiz sınırlıdır. 80/20 kuralı ikisiyle de savaşmaz; ikisini de silah olarak kullanır.

Pareto İlkesi'nin Pratik Uygulamaları

Tamam, teori bu kadar yeter.

Pareto vahşi doğada görüldü. Onu doğal ortamında gözlemleyelim.

Verimlilik: Bezos'un dönüşümü

Bill Gates bir keresinde şöyle demişti: "Zor bir işi yapacak tembel birini seçerim. Çünkü tembel bir kişi işi yapmak için kolay bir yol bulur." Pareto İlkesi, bu sözün bilanço ile ifade edilmiş halidir.

1994 yılında Jeff Bezos'u ele alalım. Bir hedge fonunda altı haneli bir maaş alıyordu, insanların bırakmayacağı türden bir iş.

Ancak Bezos, "pişmanlığı en aza indirme" adını verdiği bir çerçeveye sahipti. Bu, 80 yaşında geriye dönüp baktığını hayal ettiği bir düşünce deneyiydi. Wall Street'i bırakıp çevrimiçi bir kitapçı açtığı için pişman olur muydu? Belki. Denemediği için pişman olur muydu? Kesinlikle.

Bu, gizli bir Pareto düşüncesidir.

Bezos, olası her kararı eşit şekilde değerlendirmiyordu. Hayatının gidişatını belirleyecek %20'lik seçimleri ayırdı ve geri kalanını bir kenara bıraktı. Sonuç? Amazon. Ve evet, pişmanlık duymadan geçen birkaç on yıl.

Ders, "işinizi bırakın ve Amazon'da çalışmaya başlayın" değildir.

Yapılacaklar listenizi tıkayan şeylerin çoğu, ilerlemenize yardımcı olmuyor. Bunları ortadan kaldırın, zihinsel rahatlama suçluluk duygusundan daha hızlı bir şekilde artacaktır.

İş: Starbucks ve balina stratejisi

Büyüme takımları 'müşteri kazanımı' hakkında konuşmayı severler. Ancak Starbucks şunu fark etti: müşteri kazanımı pahalıdır ve çoğu müşteri... iyidir. Harika değil, berbat değil. Sadece iyidir.

2010'ların başında Starbucks, satın alma davranışlarını analiz etti ve çarpıcı bir gerçeği keşfetti: Müşterilerin yaklaşık %20'si, gelirlerin neredeyse yarısını hesabına almaktaydı (Starbucks Yıllık Raporu, 2016). Bunlar, ayda iki kez latte alan sıradan ziyaretçiler değildi. Bunlar, her gün gelen düzenli müşteriler, mobil sipariş bağımlıları, baristaların isimlerini bilen kişilerdi.

Böylece Starbucks, her geçen kişiye indirimlerle peşinden koşmak yerine, büyük müşterilere odaklanarak kazancını ikiye katladı.

Sonuç, şu anda 75 milyondan fazla aktif üyeye sahip olan ve ABD'deki şirketin gelirinin yarısından fazlasını oluşturan bir sadakat programı olan Starbucks Rewards oldu. Yüksek değerli müşterileri kafeinle besleyin, kişiselleştirin ve bağlayın, gelir dalgalanmaları düzelecektir.

Daha geniş kapsamlı ders nedir? Büyüme genellikle herkesi kovalamaktan gelmez. Zaten faturalarınızı ödeyen az sayıdaki kişilere odaklanmaktan ve onların asla ayrılmamasını sağlamaktan gelir!

Eğitim: Yüksek verimli tıp ve stratejik cehalet sanatı

Büyürken, "Büyüyünce ne olmak istiyorsun?" sorusuna verdiğim standart cevap her zaman "doktor"du.

Sonra ders programını gördüm. Binlerce sayfa. Yüzlerce koşul. Büyü gibi gelen Latince isimler. Hemen vazgeçtim.

Meğer ben yanlış yapılacakmışım. Tıp öğrencileri de her şeyi ezberlemiyorlar. Sadece doğru şeyleri ezberliyorlar.

"Yüksek verimli" çalışma kılavuzları, USMLE için İlk Yardım gibi kaynaklar, lisans sınavlarının %80'inde çıkan materyallerin yaklaşık %20'sini özetler. Tıp öğrencileri, miyokard enfarktüsü, diyabet ve pnömoni gibi yaygın, yüksek riskli ve sınava konu olabilecek koşulları çalışırken, kariyerlerinde bir kez karşılaşabilecekleri nadir zebra tanıları ise gözden kaçırırlar.

Akıllı öğrenci daha az ve daha iyi çalışır ve hiçbir ders kitabının öğretemeyeceği klinik yargı için zihinsel kapasitesini ücretsiz hale getirir.

Araştırmalar bunu desteklemektedir. Alan tekrar çalışmaları (Cepeda et al., 2006), anahtar kavramları stratejik olarak yeniden gözden geçirmenin, düz ezberlemeye göre çok daha fazla bilgiyi kalıcı hale getirdiğini göstermektedir.

Kişisel yaşam: Arkadaşlık hunisi

Sosyologlar McPherson ve arkadaşları (2006), çoğu insanın sosyal ağlarının, yirmi değil, yaklaşık iki veya üç kişilik küçük bir grup yakın arkadaşa indirgenebileceğini keşfettiler.

Bunu, eski bir iş arkadaşımın doğum günü yemeğine katılmak konusunda 20 dakika boyunca kafa yorarken fark ettim. Bir yıldır konuşmadığım biriydi. Hesap yapana kadar suçluluk duygusu gerçekti: iki saatlik yolculuk ve küçük sohbetler mi, yoksa ayrılığının acısını dökmek isteyen en iyi arkadaşımla bir telefon görüşmesi mi?

Sosyal hayatınızda Pareto kuralı budur.

Zayıf bağları olan arkadaşlıklarınızı sürdürmek, Instagram gönderilerini beğenmek ve tanıdıklarınızın doğum günü yemeklerine katılmak için harcadığınız enerjiyi, sizi gerçekten destekleyen birkaç ilişki üzerine yönlendirebilirsiniz. Bu eğilimi benimsediğinizde, kendinizi çok fazla yaymayı bırakırsınız.

Peki ya önemli kişiler? Onlar yorgun sürümünüzü değil, en iyi sürümünüzü görürler.

80/20 Kuralı Nasıl Uygulanır?

Yoğun iş yüküyle boğuşan doktora öğrencisi Maya ile toplantı.

Saat 10:00 ve Maya, gelen kutusunu iki kez temizlemiş ve geçen hafta birinin önerdiği alıntıları incelemiş. Gerçekte ne başardı? Tezi bir milim bile ilerlemedi.

Maya, 80:20 kuralını kullanarak nasıl durup harekete geçtiğini anlatıyor.

Adım 1: Sonucu tanımlayın (veya bir sonucunuz olmadığını kabul edin)

Maya'nın ilk farkındalığı rahatsız ediciydi: "tamamlandı"nın gerçekte neye benzediğini hiç bilmiyordu. Hedef "şimdiye kadar yazılmış tüm kitapları okumak" mıydı, yoksa kendi hipotezine odaklanmak mı? Bunlardan biri bir duygu, diğeri ise bir sonuçtur. Bu netlik olmadan, her şey eşit derecede acil hissedilir ve hiçbir şeyin önemi kalmaz.

O bunu şöyle yazdı: Cuma gününe kadar bir bölümü tamamlandı. Bu hedefi destekleyenleri oku.

Aniden, yapılacakların yarısı önemsiz göründü.

Adım 2: Gerçeği izleme (çünkü içgüdüleriniz yalan söylüyor)

Maya, okumanın "günde yaklaşık 3 saat" sürdüğünü varsayıyordu.

Böylece, basit bir zaman takipçisi kullanarak bir hafta boyunca zamanını kaydetti ve acı gerçeği keşfetti: Gününün %40'ı, harika ama işiyle alakalı olmayan yeni araştırmaları veya bulguları gözden geçirmekle geçiyordu.

Bu olağandışı bir durum değildir. Araştırmalar, dikkat dağınıklığını neredeyse yarı yarıya az bildirdiğimizi göstermektedir ( Mark ve ark., 2016 ). Saatlerin nereye gittiği konusunda kendimize yalan söylüyoruz ve veri olmadan yalan kazanıyor.

3. Adım: Hayati öneme sahip %20'yi bulun (X-ray görüşü anı)

Zamanını kaydetmiş ve sonucunu netleştirmiş olan Maya, sonunda dengesizliği görebildi.

İki özel çalışma, onun tezini tamamen destekleyebilirdi, ancak o, dikkatini on çalışmaya eşit olarak dağıtmıştı.

Yazdığı makale mi? Önemliydi. Ama her yeni araştırmaya dahil olmak mı? Önemli değildi.

Adım 4: Projeleri sonlandırın, yoksa onlar sizi sonlandırır

İşte çoğu insanın gözden kaçırdığı kısım: birinin suikastçı olması gerekiyor.

Maya kendini bir günlüğüne resmi "proje katili" olarak atadı. Bilirsiniz, artık hedefleriyle uyuşmayan taahhütleri sonlandırmaktan sorumlu kişi. Kulağa dramatik gelebilir, ancak bu açık rol olmadan, ölü fikirler sonsuza kadar kalır ve yavaş bir sızıntı gibi kaynakları ve morali tüketir.

Ve işte en önemli nokta: hayati öneme sahip %20 sabit değildir. Geçen dönem önemli olan şey, şimdi gereksiz olabilir. Maya, her dönem için tekrarlanan bir gözden geçirme süreci ayarladı; bu, önceliklerin ölü ağırlığa dönüşmeden önce yeniden değerlendirilmesini sağlayan bir zorlayıcı fonksiyondu.

Adım 5: Yeniden değerlendirin (çünkü oyun değişir)

İhtiyaçlarınız zamanla değişir. Dün büyük etki yaratan bir şey, yarın önemsiz hale gelebilir. Ancak Maya'nın dönem sonu değerlendirmeleri şu soruyu sormamıza yardımcı olur: Şu anda en çok enerjiyi hangi görevlere ayırmalıyız?

"Ne üzerine iş yapıyoruz?" değil, "Ne üzerine iş yapmalıyız?" Fark her şeydir.

Ve aylardır ilk kez, önemli bir şeyi unutmuş olduğu hissiyle iş yapmadı, çünkü neyin önemli olduğunu tam olarak biliyordu ve tamamlandı.

80/20 ş Akışı: ClickUp ile Bir Örnek

Pareto merceği size odaklanmanız gereken noktayı gösterir.

Maya'nın yaklaşımını teori olarak değil, ş Akışı olarak nasıl uygulamaya koyabileceğinizi burada bulabilirsiniz.

İlk olarak: Önemli olan birkaç şeyi bilmiyorsanız, bunlar üzerinde harekete geçemezsiniz.

Çoğu insan önceliklerini bildiğini düşünür. Genellikle yanılırlar.

İlk adım, her şeyin tek bir yerde, bir elektronik tabloda, planlayıcıda veya tercih ettiğiniz bir araçta görünürlük kazanmasıdır, böylece dengesizliği gerçekten görebilirsiniz.

Şimdi gerçeklerle yüzleşme zamanı: Zaman Takibi özelliğini açarak, gerçekte ne kadar çaba harcadığınızı ve düşündüğünüz kadar çaba harcayıp harcamadığınızı görün.

Maya'yı hatırlıyor musunuz? O, okumak için günde 3 saat gerektiğini düşünüyordu. Bu, haftasının %60'ını alıyordu. İşte onun liste:

İkincisi: Önemli olanı bir bakışta anlamanız gerekir

Önemli birkaç unsur ortaya çıktıktan sonra, zorluk bunları ön planda tutmaktır.

Net bir görsel sistem olmadan, Maya da dahil olmak üzere insanlar en önemli olanı değil, en gürültülü olanı önceliklendirme eğilimindedir. Hedeflerine sadık kalmak için, her göreve Öncelik Seviyesi atamaya başladı: Acil, Yüksek, Normal veya Düşük.

Bu, her gün gerçekten dikkatini hak eden şeyleri anında görmesine yardımcı oldu.

Örnek, ticaret verilerini analiz etmek ve ana argümanını hazırlamak Yüksek Öncelikli hale gelirken, alıntıların biçimlenmesi ve düzeltme okuması son aşamaya kadar Düşük Öncelikli olarak kaldı. Maya, görev listesine bir göz atarak, çabalarının en büyük etkiyi nerede yaratacağını hemen anlayabildi.

🛠️ Araç seti: Görsel bir yardımcı olarak, bir eksende aciliyet, diğer eksende önem bulunan ClickUp'ın Öncelik Matrisi Şablonunu kullanabilirsiniz. Bu, Eisenhower Matrisi'nin canlı ve işbirliğine dayalı bir versiyonudur.

Ücretsiz şablonu edinin

Üçüncüsü: Pareto, sonuçlara ulaşmazsa işe yaramaz

Şimdi, bu hayati %20'ye ölçülebilir hedeflerle bağlantı kurmanız gerekiyor.

Maya 18. yüzyılın başlarında kolonileşme ve ticaretin etkisi* konulu tezine başladığında, bu konunun ne kadar zorlu olabileceğini hemen fark etti.

İşini verimli tutmak için Maya, kaynak araştırması, veri düzenleme, bölüm yazma ve taslak düzenleme dahil olmak üzere tamamlanması gereken tüm görevlerin bir listesini oluşturdu. Ardından her görevi önemine ve tezine olası etkisine göre sıraladı.

Buna dayanarak Maya, zamanının çoğunu en üstteki %20'ye ayırmaya karar verdi ve ticaret kayıtlarını analiz etmek, önemli tarihçilerle iletişime geçmek ve ana tezini geliştirmek gibi argümanını doğrudan güçlendirecek faaliyetlere odaklandı. İşte ayrıntılar:

İşte bu kadar! Hedeflerinize ulaşmanıza gerçekten yardımcı olabilecek, hayati öneme sahip görevlerin uygulanabilir bir yapılacak listesi! ClickUp Görevi + ClickUp Brain ile bunu kolayca böyle bir takip edilebilir listeye dönüştürebilir ve uygulamaya başlayabilirsiniz. 👇🏼

80/20 Kuralının Sektöre Özgü Kullanımları

Bunu daha önce konuşmuştuk.

80/20 Kuralının gerçek gücü, sadece sonuçların nereden geldiğini belirlemekte değil, endüstrilerin değer ve çaba hakkında düşünme şeklini temelden değiştirmekte yatmaktadır.

Başarının genellikle daha az ama daha iyi çalışmaya bağlı olduğunu ortaya koyarak, geleneksel "daha çok iş yap, daha fazlasını yap" zihniyetine meydan okuyor. Bu zihniyet değişikliği, pazarlama, üretim, sağlık ve teknoloji gibi çeşitli alanlarda dalga etkisi yaratıyor.

Daha yakından bakalım.

Pazarlama: Dağınık reklamlar yapmayı bırakın, odaklanmaya başlayın

Kısa bir anekdot zamanı.

Bir start-up şirketinde çalışıyordum ve işler nasıl giderse öyle yapıyordum, önüme gelen her işi kabul ediyordum. İlk büyük görevim, yeni kurulmuş bir marka için bir haber bülteni hazırlamaktı.

Kırmızı bayraklar açıktı; okumayı seven bir kitle ile uğraşmıyorduk, yazmak istediğimiz konular yeni değildi ve bu konular hakkında yazacak uzmanlığımız yoktu. Yine de, tüm gücümüzle devam ettik.

Ancak 6 ay (!) sonra, bu zamanı aslında kullanıcıları kazandığımız yerlere, yani performans reklamlarımıza, YouTube kanalımıza ve web sitemize ayırmanın daha iyi olacağını fark ettik. Birkaç kanal tüm işi yapıyordu. Geri kalanlar, değerli haber bültenimiz de dahil olmak üzere, sadece bütçeyi tüketiyordu.

Google'ın kendi karşılaştırmaları, bu eğriliğin hala çok büyük olduğunu gösteriyor: Google arama reklamları için tipik CTR ~%1,9 civarında seyrediyor (Ignite Visibility, 2025). Bu, reklamınız binlerce kez görüntülendiğinde bile, sadece çok az bir kısmının tıklanacağı anlamına geliyor. Yine de, kaç pazarlamacı hala bütçesini her kampanyaya eşit olarak dağıtıyor, sanki çimleri suluyormuş gibi?

Satış: En önemli hesaplarınız işlerinizi ayakta tutuyor

Her satış süreci uzun bir kuyruk gibi görünür: yüzlerce potansiyel müşteri, sonsuz takip ve hiç durmayan bir CRM. Ancak gelirinizin çoğu bir avuç üst düzey hesapta gizlidir ve zamanınızın %80'ini asla sonuçlanmayabilecek hesaplara harcıyorsunuz.

Araştırmalar, özel müşterilerin %20'sinin genellikle gelirlerin %70-80'ini oluşturduğunu göstermektedir (Homburg et al., 2008 ). Şu anda farkında olsanız da olmasanız da, bu sizin iş modelinizdir.

Bir keresinde, bir satış takımının üç ay boyunca 50 "sıcak müşteri adayı"nı beslerken, yıllık 400.000 dolar değerindeki en büyük müşterilerinin sessizce bir rakibi değerlendirdiğini izledim. Yenileme toplantısı ertelenene kadar kimse fark etmedi. Sonra iptal edildi. Sonra "gelecek çeyrekte yeniden bağlantı kuralım" denildi.

O tek hesap değiştirilmek için otuz yeni anlaşma yapmak gerekti. Matematik acımasızdır ve onu görmezden gelmek sorunu ortadan kaldırmaz.

Müşteri desteği: En önemli iki hatayı düzeltin, kuyruğun %80'ini temizleyin

Müşteri desteği, Pareto'nun işleyişinin en acımasız örneği olabilir.

Genellikle iki veya üç tane olan birkaç tekrarlayan sorun, bilet hacmini boğar ve kaynakları eşit olarak dağıtan yöneticiler, temelde bir çay kaşığıyla su boşaltmaya çalışırlar.

Takımlar, daha hızlı yanıt vermek, daha fazla temsilci işe almak ve "ortalama işlem süresini" iyileştirmek için aylarca zaman harcıyor. Oysa asıl sorun gözlerinin önünde: bozuk bir ödeme akışı. Kafa karıştırıcı bir SSS. Kimse düzeltmeye öncelik vermediği için sürekli ortaya çıkan bir hata.

Tek bir etkili SSS yazın veya önemli bir hatayı düzeltin ve aniden iş yükünüzün %80'ini ortadan kaldırın.

Kalite yönetimi çalışmaları, on yıllardır bu eğilimi tutarlı bir şekilde göstermektedir (Juran, 1954), ancak takımlar hala her bileti eşit derecede önemliymiş gibi ele almaktadır. Çoğu bilet birer semptomdur; kök nedeni giderirseniz, ortadan kalkarlar.

Mühendislik: Kabusu teslim etmek mi, yoksa engelleri ortadan kaldırmak mı?

Mühendisler bunu zaten çok iyi biliyorlar. Microsoft, hataların %20'sinin çökmelerin %80'ine neden olduğunu keşfetti.

Çeviri mi? Kullanıcı arayüzünü iyileştirebilir, kod tabanını yeniden düzenleyebilir ve on yedi yeni özellik ekleyebilirsiniz, ancak en önemli özelliklere öncelik vermezseniz, bir kabus gibi bir ürün ortaya çıkaracaksınız.

Her mühendisin düzeltmek istediği bir hata vardır, Linux'ta üç kullanıcıyı etkileyen belirsiz bir kenar durumu gibi. Tamam. Peki ya bu, uygulama oturum açarken çöküyorsa ve sprint kapasitesini tüketiyorsa? O zaman işin özünü kaçırmış olursunuz.

Finans: %4'ü kaçırırsanız, her şeyi kaçırırsınız

Ve sonra finans var, burada dengesizlik çok daha vahşi.

ABD hisse senetleri üzerine yapılan uzun vadeli bir araştırma, 1926 ile 2016 yılları arasında piyasadaki tüm net kazancın sadece %4'ünün liste şirketlerinden hesaplandığını ortaya koydu (Bessembinder, 2018).

%4. Bu, hisse senetlerinin %96'sının en iyi ihtimalle yerinde saydığı, en kötü ihtimalle ise aktif olarak para kaybettiği anlamına geliyor.

Çeşitlendirme kesinlikle size yardımcı olur, ancak doğru birkaç şeye odaklanmak aslında servet oluşturur.

Stratejik ders: serpme değil, spot ışığı

Kazanan takımlar, bir şeylerin gelişmesini umarak kaynakları serpme makinesi gibi dağıtmazlar. Gerçekten fark yaratan şeylere odaklanırlar ve diğer her şeyi bir kenara bırakırlar.

AI ve Otomasyon 80/20 Kuralını Nasıl Geliştirir?

Pareto bugün hayatta olsaydı, tek gözlüğünü makine öğrenimi ile değiştirme olasılığı vardı.

Neden mi? Çünkü 1896'da aylarca süren veri işlemeyi, yapay zeka artık milisaniyeler içinde yapılacak.

Ancak modern bir sorun var: veriler içinde boğuluyoruz. İşin püf noktası, analistlerinizi yormadan veya daha kötüsü, strateji kisvesi altında içgüdüsel kararlar almadan, önemli olan %20'yi ayıklamaktır.

İşte bu noktada AI, moda bir kelime olmaktan çıkıp hayatta kalma aracı haline gelir.

Büyük ölçekte örüntü algılama: Gözünüzün görmediği şeyleri görün

İnsanlar berbat Pareto analistleri.

Acil olanı (merhaba, gelen kutusu sıfır) fazla önemser, etkili olanı ise az önemseriz. Bilişsel önyargılar, yakınlık önyargısı, kullanılabilirlik önyargısı ve onay önyargısının, bizim önemli olduğunu düşündüğümüz şeyleri çarpıtmasına izin veririz. Veriler aksini gösterse bile, en yüksek sesle dile getirilen özel şikayet en büyük sorunmuş gibi gelir.

Bizden farklı olarak, makine öğreniminin egosu veya endişesi yoktur. Manuel olarak asla fark edemeyeceğiniz gizli kaldıraç noktalarını ortaya çıkarabilir: kaybedilen anlaşmaların %80'inde bir avuç tekrarlayan müşteri itirazının ortaya çıktığını veya sadece üç ürün özelliğinin çoğu müşteri kaybı şikayetine neden olduğunu.

Öngörüsel önceliklendirme: %20'nin sadece nerede olduğunu değil, nereye gittiğini de bilin

Geleneksel Pareto analizinin tuzağı şudur: geriye dönük bir yaklaşımdır.

Geçen çeyrekte önemli olanı belirledikten sonra, bunun şimdi de önemli olduğunu varsayarsınız. Bu arada, en özeliniz sessizce rakiplerinizi değerlendiriyor veya o "önemsiz" hata bir krize dönüşmek üzere.

Tahmin modelleri sadece sonuçların nerede sapma gösterdiğini göstermez, bir sonraki sapmanın nerede olabileceğini de vurgular.

Bu, kaynakları proaktif olarak tahsis edebileceğiniz ve hasar tamamlandıktan sonra tepki vermek yerine, önemsiz hale gelen projelere iki kat daha fazla kaynak ayırabileceğiniz anlamına gelir.

Daha az kör nokta: AI'nın ağır işleri yapmasına izin verin, böylece siz düşünecek zaman bulabilirsiniz

Pareto analizinin kirli sırrı, manuel olarak sürdürmenin yorucu olmasıdır.

Zamanınızı takip edin. Her görevleri değerlendirin. Öncelik matrisinizi güncelleyin. Üç ayda bir yeniden değerlendirin. Bu, teoride harika görünen ancak normal bir iş gününün yükü altında çöken bir disiplin türüdür.

Açıkça belirtmek gerekirse, AI yorulmaz. Unutmaz. Siz uygulamaya odaklanırken arka planda sürekli olarak kalıpları analiz eder. Ve bir şey, tekrarlayan bir darboğaz, hedefleri ilerletmeden saatler süren bir görev tespit ettiğinde, bunu otomatik olarak ortaya çıkarır.

Şimdi, bunun ClickUp ile pratikte nasıl işlediğini görelim:

ClickUp Brain: Desenleri tespit eden yardımcı pilotunuz

Çoğu insan yapay zekanın metin üretmek için olduğunu düşünür, ancak asıl değeri desen tanıma, gürültünün içinde gizlenen sinyali ortaya çıkarmaktır.

ClickUp Brain, toplantıları kaydeder ve özetler, tekrarlayan konuları vurgular ve talep üzerine görevleri veya belgeleri özetler. Bir aylık toplantı notlarını kaydırarak neden hiçbir şeyin teslim edilmediğini merak etmek yerine, Brain size şunu gösterir: "müşteri gecikmeleri" sekiz farklı özetinde yer almıştır. Bu sizin darboğazınızdır. Bu sizin hayati önem taşıyan birkaç konunuzdur.

Ve şaka yapmıyoruz. Brain, CEO'muzun 200 bin dolarlık bir karar vermesine gerçekten yardımcı oldu!

ClickUp otomasyonları: Önemsiz işlerin çoğunu kendileri halletsinler

Pareto'yu uygulamanın en iyi yolu, düşük değerli görevleri görmezden gelmek için daha çok iş yapmaktır değildir. Bu görevleri otomatik olarak ortadan kaldırmaktır.

ClickUp Otomasyonları ve Ajanları, koşullar karşılandığında görevleri taşır, sorunları etiketler, uyarılar gönderir ve öncelikleri yükseltir. Bir kural belirleyin: "Bir kampanya görevi gecikmişse → yüksek öncelikli olarak işaretleyin + ekibe bildirin. " Artık darboğazlar, birinin gelen kutusunda gizlenmek yerine ortaya çıkıyor.

ClickUp Gösterge Panelleri: Sapmayı görün, sapmaya göre hareket edin

Göremediğiniz şeyi yönetemezsiniz ve çoğu takım körlemesine çalışıyor. Çabalarının nereye gittiğini bildiklerini düşünüyorlar, ancak düşünmek veri değildir.

ClickUp Gösterge Paneli, gerçekliğin görsel bir röntgenini sunar: hangi projeler en çok zaman aldı, hangi müşteriler en fazla gelir getirdi, hangi görevler hedefe ulaşmaya katkıda bulundu, hangileri ise sadece zaman kaybettirdi.

80/20 dağılımı artık soyut olmaktan çıkıp yadsınamaz hale geliyor. Ve bir kez gördüğünüzde, görmezden gelemezsiniz.

Kaçınılması Gereken Yaygın Hatalar

80/20 kuralı espresso gibidir: konsantre, güçlü ve küçük dozlarda en iyisidir.

Yanlış kullanırsanız, gergin ve odaklanamayan bir hale gelirsiniz. İşte klasik hatalar ve bunların gerçek hayatta nasıl göründüğü.

1. 80/20 kuralını katı bir matematik kuralı olarak ele almak

Bu model, mükemmel oranları önemsemez. Bazen 70/30, bazen 95/5, bazen de daha da aşırı oranlar olabilir.

Araştırmalar, yazılımdaki hataların son derece dengesiz bir şekilde kümelendiğini ortaya koymuştur; tüm çökmelerin yarısına sadece %1'lik bir hata neden olmaktadır (Hatton, 1997). Bunu düzenli "80/20" etiketine sığdırmaya çalışırsanız, asıl noktayı tamamen kaçırırsınız.

Bu hata, orana çok önem verdiğinizde ortaya çıkar.

2. Korelasyon ile nedenselliği karıştırmak

Özel müşterilerin %20'sinin gelirlerin %80'ini oluşturması, bu özel müşterilerin doğuştan üstün olduğu anlamına gelmez.

Belki de sadece doğru zamanda pazara girmişlerdir. Belki de yenilik peşinde koşan erken benimseyenlerdi ve şimdi bir rakipten dolayı müşteri kaybına uğramak üzereler.

En fazla gelir getiren ilk beş kurumsal müşterisine tüm gücünü veren bir SaaS şirketi düşünün.

Sonra bu müşterilerinden biri satın alınır, iki satıcı birleşir ve birdenbire gelirlerin %60'ı kaybolur. Şirket, korelasyonu (bu müşteriler çok para ödüyor) ile nedenselliği (bu müşteriler her zaman çok para ödeyecek) karıştırdığı için çeşitlendirme yapmamıştır. Bu, tüm yumurtaları beş sepete koyup hiçbirinin kırılmaması için dua etmeye benzer.

3. Yavaş geri dönüşlü yatırımları göz ardı etmek

"Bileşik faiz" finans dünyasının "OG kahramanı"dır.

Bu önemlidir ve herkes bunu bilir. Çok fazla gürültü çıkarmayan, sessiz ve verimli çalışanlar, uzun vadede kâr marjına katkıda bulunanlardır.

İnovasyon araştırmaları, sıkıcı, kademeli iş, hata düzeltmeleri, dokümantasyon ve teknik borçların temizlenmesinin genellikle daha sonra büyük atılımları tetiklediğini göstermektedir (Pavitt, 1990).

Blockbuster bunun en iyi örneğidir. 2000'lerin başında, "hayati öneme sahip birkaç şey"e odaklandılar: fiziksel mağazalardan DVD kiralama.

Gelirin %100'ü buradan geliyordu, bu yüzden kaynaklar da buraya aktarılıyordu. Akış mı? Önemsiz. Posta siparişi DVD'ler mi? Gürültü. Netflix'in varlığı yadsınamaz hale geldiğinde, Blockbuster'ın tüm modeli eskimiş olmuştu. Mevcut gelir kaynaklarını gelecekteki gelir kaynaklarıyla karıştırdıkları için kendilerini gereksiz hale getirdiler. Bugün hayati önem taşıyan %20, yarın da her zaman hayati önem taşıyan %20 olmayabilir.

4. Pareto'yu tembellik için bir mazeret olarak kullanmak

"Görevlerin %80'ini ortadan kaldırmak" ile "hiçbir şey yapmamak" aynı şey değildir.

Bir dal hastalanmış diye tüm ağacı kesip sonra da neden hiçbir şeyin yeniden büyümediğini merak edersek, asıl noktayı kaçırmış oluruz. Hayati öneme sahip az sayıdaki şeyler yine de köklere, suya ve güneş ışığına ihtiyaç duyar.

Pareto, tüm ağacı kesmek yerine, ölü dalları kesmenize yardımcı olur.

5. %20'lik hareketleri unutmak

En iyi %20'lik diliminiz sonsuza kadar en iyi kalmayacaktır.

Teece ve diğerleri (1997) buna dinamik yetenekler adını vermektedir: koşullar değiştikçe algılama, yakalama ve yeniden yapılandırma yeteneği.

Basitçe söylemek gerekirse: taramaya ve değişime devam etmelisiniz, aksi takdirde kendinizi modası geçmiş hale getireceksiniz.

Pareto İlkesi'ni Uygulamanın Faydaları

Tutarlı bir şekilde uygulandığında, 80/20 kuralı iş hakkındaki düşünce tarzınızı tamamen değiştirir.

İşte nasıl:

Diğer Verimlilik Çerçeveleriyle Karşılaştırmalar

Pareto İlkesi, her verimlilik modasıyla uyumlu değildir.

İşte bu kuralın farkı ve bunun önemi.

Pareto ve Eisenhower matrisi: Önemli ≠ Etkili

Eisenhower Matrisi, "acil" ile "önemli" olanı birbirinden ayırmanızı ister. Tamam. Bu, gelen kutusu temizlemek veya bir toplantının bekleyip bekleyemeyeceğine karar vermek için yararlı bir ilk filtredir. Ancak sorun şu: aciliyet etkiyle eşdeğer değildir ve önem de öyle.

Beş adet "önemli, acil olmayan" görevinizin, o çok arzu edilen sol üst köşede olduğunu hayal edin. Eisenhower, hepsinin odaklanmanızı hak ettiğini söylüyor. Pareto ise daha keskin bir soru soruyor: Bu beş görevden hangisi gerçekten orantısız bir etki yaratacak? Belki ikisi önemlidir. Peki ya diğer üçü? Diş ipi kullanmak önemli olduğu gibi, onlar da "önemli"dir — teknik olarak doğru, ancak kazananları kaybedenlerden ayıran şey değildir.

Eisenhower, meşgul olmaktan kaçınmanıza yardımcı olur. Bu, tablodaki bahisler gibidir. Pareto, sizi sonuç odaklı olmaya zorlar. Eisenhower Matrisi'ne güvenen yöneticilerin hala bunalmış hissetmelerinin bir nedeni var, çünkü hangi önemli işlerin gerçekten birikim oluşturduğunu sormadan tüm "önemli" işleri yapıyorlar.

Pareto ve En Az Çaba İlkesi: Tembel ≠ Acımasız

Zipf'in En Az Çaba İlkesi, insanların doğası gereği tembel olduğunu söyler; her zaman kolay yolu seçeriz. Bu doğru. Ve verimlilik uzmanları bunu bir bilgelik gibi sunmayı severler: "Daha çok değil, daha akıllı işleyin!" "Her şeyi otomasyonla gerçekleştirin!" "En az dirençli yolu bulun!"

Ancak burada bir tuzak var: En Az Çaba İlkesi, verimli ve gevşek arasında ayrım yapmaz. Bu yüzden insanlar beş dakikalık bir görevi otomasyon etmek için iki saat harcarlar veya takımlar, müşterileri kaybeden ürünü düzeltmek yerine e-posta konu satırlarını "optimize ederler".

Pareto, acımasız bir önceliklendirme gerektirir. Zor sorunlarla uğraşmak anlamına gelse bile, yanlış işin daha az yapılması gerektiğini söyler. En Az Çaba, hiçbir şey başaramadan verimlilik hissi yaşamanıza neden olabilir.

Pareto, kaldıraç zor olsa bile çabayı kaldıraç haline getirir. Bazen hayati öneme sahip %20, verimsiz olduğu için değil, rahatsız edici olduğu için kaçındığınız iştir.

Pareto vs. Eat the Frog: Zor ≠ Yüksek Etki

"Kurbağayı ye" ilk olarak en zor, en çirkin görevini halletmenizi söyler. Kahramanca geliyor. Disiplin gibi hissettiriyor. Ve bazen tam olarak doğru oluyor.

İnsanların sabahın en verimli saatlerini, karmaşık bir teknik sorunla veya zor bir konuşmayla boğuşarak, "kurbağayı yiyerek" geçirdiklerini gördüm, oysa aslında önümüzdeki üç ayın ilerlemesini sağlayacak görevler hiç el değmemiş durumda kalıyordu.

Pareto, kurbağanın ne kadar çirkin göründüğünü umursamıyor. Şunu soruyor: Bu kurbağayı yerseniz, bunun bir önemi var mı?

Bazen en zor görev hayati öneme sahip %20'lik kısımın bir parçasıdır ve bu durumda evet, onu önce halledin. Diğer zamanlarda ise, bu sadece verimlilik tiyatrosu kılığına girmiş bir eziyettir. O kurbağayı köşeye bırakın ve biriken işlere odaklanın.

Aradaki fark, Eat the Frog'un çabayı optimize etmesi, Pareto'nun ise etkiyi optimize etmesidir. Herkesin daha çok iş yaptığı bir dünyada, etki geriye kalan tek avantajdır.

Sonuç

Çoğu verimlilik çerçevesi size organize hissetme izni verir. Pareto ise size etkili olma izni verir. İlki sistemlerle ilgilidir; ikincisi ise sonuçlarla. Ve ikisi arasında seçim yaparken, sonuçlar her zaman kazanır.

80/20 Kuralının Eleştirileri ve Sınırları

80/20 kuralı caziptir, ancak yanlış uygulandığında yarar kadar yapılacak zarar da verebilir.

Eleştiriler yanlış değil, sadece eksik. İşte insanların yanıldığı noktalar, araştırmaların gerçekte gösterdiği şeyler ve yine de Pareto'yu akıllıca kullanmanın yolları.

1. Aşırı basitleştirme: Tekdüzelik asimetriyi yendiğinde

Her sistem Pareto eğrisine uymaz.

Montaj hatları, hava trafik kontrolü veya hastane cerrahi protokolleri gibi yüksek düzeyde standartlaştırılmış ortamlarda, çıktı genellikle tasarım gereği eşit dağılım gösterir.

Operasyon yönetimi araştırmacıları (Skinner, 1974), üretimde "hayati öneme sahip birkaç" verimliliğin aşırı vurgulanmasının bazen başka yerlerde yeni darboğazlara yol açabileceğini göstermiştir. Bir iş istasyonunu optimize ettiğinizde, kısıtlama aniden aşağıya doğru kayar.

İşte gerçek bir örnek: Toyota'nın üretim sistemi, kalite kontrolü için Pareto düşüncesini kullanmaz. Bunun yerine, herhangi bir kusur ortaya çıktığında, küçük kusurlar bile olsa, tüm üretim hattını durdururlar. Neden? Çünkü sıkı bir şekilde birbirine bağlı sistemlerde, "önemsiz birçok" kusur, felaketle sonuçlanan arızalara yol açar. Görünüşte önemsiz bir sorun olan gevşek bir cıvata, milyonlarca dolara mal olan bir geri çağırma işlemine neden olabilir.

2. Hayatta kalma önyargısı: Kimsenin bahsetmediği %96

İş basını, birkaç hamle ile büyük kazançlar elde eden şirketleri öne çıkarmayı sever. Amazon'un AWS'si. Apple'ın iPhone'u. Netflix'in akış hizmetine geçişi. Pareto'nun sihrine benziyor, değil mi?

Tehlike, kazananları önceden seçebileceğinizi düşünmektir. Risk sermayedarları bunu çok iyi bilir: tüm portföyye ihtiyaçları vardır, çünkü içeriden bilgiye sahip profesyonel yatırımcılar bile hangi hisselerin yükseleceğini güvenilir bir şekilde belirleyemezler.

Y Combinator, bir veya ikisinin getirinin çoğunu oluşturacağını bilerek yüzlerce girişime fon sağlıyor. Bu, Pareto alçakgönüllülüğüdür.

3. Uzun kuyruk değerinin ihmal edilmesi: "Önemsiz çoğunluk" platform haline geldiğinde

"Önemsiz görünen çok sayıda şey" bazen geleceğin altın değerinde olabilir.

Niş kullanıcılar bugün gelirinizi artırmayabilir, ancak yarının işini yeniden tanımlayan inovasyon yollarını ortaya çıkarırlar.

Örnek: Twitter'ın ilk aktif kullanıcıları, kullanıcı tabanının olasılık olarak %1'inden azını oluşturan küçük bir azınlıktı. Önemli bir gelir veya yaygın kullanım sağlamadılar. Saf Pareto mantığına göre, onlar sadece gürültüydü. Ancak, bu kullanıcılar @bahsetmeler, hashtag'ler ve retweet'leri icat ettiler; bu özellikler Twitter'ın bel kemiği haline geldi ve sonunda milyarlarca insanın çevrimiçi iletişim şeklini şekillendirdi (Honeycutt & Herring, 2009).

Twitter yönetimi 2007 yılında 80/20 düşüncesini acımasızca uygulayarak, "önemsiz" ileri düzey kullanıcılar için özellikleri ve desteği kesip sadece ana akım büyümeye odaklansaydı, bu yenilikler yok olup giderdi. Bunun yerine, şirket uzun kuyruk deneyini denemek için yeterli esnekliğe sahipti ve deneyler ürün haline geldi.

4. Dogma olarak yanlış kullanım: Odaklanma açlığa dönüştüğünde

Pareto'yu bir pala gibi kullanarak, girişimlerin, personelin veya bütçenin %80'ini tek bir acımasız hamlede keserseniz, odaklanma ile açlık arasında bir karışıklık yaratırsınız.

Organizasyonel dayanıklılık üzerine yapılan araştırmalar (Lengnick-Hall & Beck, 2005), firmaların şoklara etkili bir şekilde uyum sağlamak için gevşek kaynaklara ihtiyaç duyduğunu göstermektedir. Verimlilik adına çok fazla kesinti yaparsanız, yalın bir organizasyon elde edemezsiniz, kırılgan bir organizasyon elde edersiniz.

Jack Welch yönetimindeki General Electric'i ele alalım. Her yıl performansları en düşük %10'luk kesimi işten çıkaran "rank and yank" sistemi, Pareto düşüncesinin en uç noktaya taşınmış haliydi. Bu sistem, istikrarlı ve öngörülebilir pazarlarda mükemmel bir şekilde işledi. Ancak 2008 finans krizi patlak verdiğinde, GE o kadar çok kesinti yapmıştı ki neredeyse çöküyordu. Şirket verimlilik için optimizasyon yapmıştı, ancak dalgalanmalarda hayatta kalmak için gerekli olan uyum yeteneğini feda etmişti (Groysberg et al., 2015).

Sonuç: Dogma yerine nüans

80/20 kuralı bozuk değil, açık sözlüdür. Naif bir şekilde kullanıldığında stratejiyi bozabilir, yeniliği engelleyebilir veya liderleri yanlış bir güvene sürükleyebilir. Akıllıca kullanıldığında, köşeleri kesmeden dikkati keskinleştirir.

İşin sırrı Pareto'yu bir kenara atmak değil. Onu incelikle uygulamaktır: ne zaman yoğunlaşmak (sömürü) ve ne zaman çeşitlendirmek (keşif) gerektiğini bilmek. Sistemlerin optimizasyona değil, tekdüzeliğe ihtiyaç duyduğunu fark etmek. Yarının platformu haline gelebilecek uzun kuyruk için gevşeklik payı ayırmak. Odaklanmanın kırılgan hale gelmemesi için güvenlik marjları oluşturmak.

Ve en önemlisi, her çeyrekte "hayati öneme sahip az sayıda" unsuru yeniden gözden geçirmeyi kabul etmek - bunlar, siz hala geçen yılın oyununu optimize ederken sessizce "eskiyen çok sayıda" unsura dönüşmeden önce.

Pareto bir neşter gibidir. Onu da bir neşter gibi kullanın: hassas, dikkatli ve sadece iş için doğru araç olduğunda.

80/20 Kuralının Geleceği

Pareto'nun içgörüsü 19. yüzyıl İtalya'sının bahçelerinde doğmuşsa da, geleceği 21. yüzyıl veri merkezlerinin sunucularında yatıyor.

Yapay zekanın yükselişi, Pareto'nun kendisinin hayal bile edemeyeceği şekillerde Pareto'yu ölçülebilir hale getirdi. Makine öğrenimi, hangi %20'lik eylemlerin, kullanıcıların veya kanalların olağanüstü sonuçlar getirdiğini anında belirleyebilir.

Bu ilke, küresel tartışmaları da şekillendiriyor.

Günümüzde, en yüksek gelirli %10'luk kesim dünya gelirinin yarısından fazlasını elinde bulunduruyor. Bu, dengesizliğin sadece verimlilikle ilgili bir sorun değil, aynı zamanda siyasi ve ekonomik bir sorun olduğunu gösteren bir hatırlatıcıdır. Zenginlik yoğunlaştığında, toplumlar bir seçim yapmak zorunda kalır: bu eşitsizliği doğal kabul etmek ya da müdahale ederek yeniden dağıtım sağlamak.

Pareto bu soruyu yanıtlamıyor, ancak çerçevesini çiziyor.

Bu arada, tüm sektörler artık Pareto mantığıyla çalışıyor. SaaS platformları, en çok çökmeye neden olan hataları arıyor. Lojistik ağları, en çok yük taşıyan rotaları optimize ediyor. Müşteri başarı takımları, ayrılma olasılığı en yüksek hesapları işaretliyor. Bu model her yerde görülüyor.

80/20 kuralı artık sadece zihinsel bir model değil. Altyapı haline geliyor. Pareto'nun İtalyan bahçelerinde fark ettiği dengesizlik, artık her gün kullandığımız araçlara sabit olarak kodlanmış durumda.

Pareto: Gerçek Sonuçlara Ulaşmanın Yolu

Düzgün matematiği unutun. Yapılacak şeylerin çoğu gürültüdür. Bir avuç eylem, önemli olan neredeyse her şeyi yönlendirir.

Pareto, önemsiz şeyleri daha az yapacağınız, önemli şeyleri ise daha fazla yapacağınız anlamına gelir.

Bu, işleri yarım bırakmanın suçluluk duygusunu görmezden gelme, birkaç önemli şeye takıntılı bir şekilde odaklanma iznidir.

Unutmayın, dengesizlik hile kodudur. Dünya, her şeye dağıtılmış çabayı ödüllendirmekten çok, hayati öneme sahip birkaç şeye yoğunlaşılmış çabayı ödüllendirir. Her zaman böyleydi. Her zaman böyle olacak.

Böylece, bir dahaki sefere birisi her pazar aynı yemeği sipariş ettiğiniz için size yan gözle baktığında, daha önce elli kez sipariş ettiğiniz, her zaman beğendiğiniz yemeği, özür dilemeyin.

Sadece Pareto düzeyinde verimlilikle kalori dağıtımı yapıyorsunuz. Onlar hala menüyü inceleyip seçim yapamadan, siz önemli olan yemeğin yarısını çoktan bitirmiş olacaksınız.

Sık Sorulan Sorular

80/20 kuralı, az sayıdaki girdi (yaklaşık %20) genellikle çıktıların çoğuna (yaklaşık %80) hesap ettiğini söyler.

Zamanınızı nasıl harcadığınızı izleme, en fazla sonuç getiren birkaç görevi belirleme ve bunlara öncelik verme. ClickUp Priority Levels gibi araçlar, hayati öneme sahip %20'yi kolayca yükseltmenizi sağlar.

Hayır, bu bir kural değil, bir sezgiseldir. Bazen dağılım 70/30, 90/10 veya daha dengeli olabilir. Önemli olan nokta, sonuçların genellikle eşit dağıtılmadığı, çarpık olduğu gerçeğidir.

AI, büyük veri setlerini analiz ederek tekrarlayan engelleri, yüksek performanslı kanalları veya yüksek değer müşterileri insanlardan daha hızlı tespit edebilir. ClickUp Brain ve tahmine dayalı gösterge panelleri, bu analizi günlük ş akışınıza taşır.