確立優先和８０／２０法則

　　１９９８年，在梅格·惠特曼出任eBay公司CEO五個星期之後，她主持了一次爲期兩天的會議，討論收縮銷售戰線，並再次檢查用戶數據。如果瞭解eBay公司每個賣家的交易量都有人負責（當然是由eBay公司負責），你就可以很容易地列出雙欄表格。第一欄按照遞減順序，也就是按照交易量從最大到最小的順序將客戶排列下來。第二欄進行累計（例如第一欄中，第一名客戶的交易量爲５萬美元，第二名客戶的交易量爲４萬美元，那麼，在第二欄中，對應第一名客戶的交易量累計將會是５萬美元，而對應第二名客戶的交易量累計則爲９萬美元，如此等等）。現在，看看第二欄，我們可以找到累計銷售額佔eBay公司總銷售額８０％的那一點，從中我們可以知道eBay公司銷售的集中程度怎樣。

　　經過兩天的整理和排列，惠特曼和她的團隊發現，eBay公司２０％的用戶，佔據了公司總銷售量的８０％。這個消息並非聽聽而已，相反，它提醒大家，針對這２０％客戶的決策對於eBay公司的發展和收益非常關鍵。當eBay公司的管理者追蹤這２０％核心用戶的身份時，他們發現這些人都是嚴肅的收藏家。因此，惠特曼和她的團隊決定不再像其他網站那樣，通過在大衆媒體上做廣告去吸引客戶，而轉而在收藏家更容易關注的《玩偶收藏家》、《瑪麗·貝絲的無檐小便帽世界》等收藏專業媒體和收藏家交易展上加大宣傳力度，這一決策成爲eBay成功的關鍵。

　　將注意力集中在這些核心用戶上，也促成了eBay公司大銷售商計劃的誕生。該計劃旨在通過提升核心客戶的表現，從而帶動eBay公司自身有更好的表現。該計劃向三類大銷售商提供了特權和認可，他們分別是：銅牌用戶，每月銷售２０００美元；銀牌用戶，每月銷售１００００美元；金牌用戶，每月銷售２５０００美元。只要大銷售商獲得了買家的好評，eBay公司就會在這個大銷售商的名字旁邊加註一個專用徽標，並給他們提供額外的客戶支持。（比如，金牌銷售商可以擁有２４小時客戶支持的熱線電話。）

　　８０／２０法則是管理思想中最基本的法則之一。在組織機構中，正如在生活中的很多方面一樣，一些很微小的部分，比如決策、產品、客戶、配送渠道等，卻能在很大程度上影響最終的結果。１９世紀末，意大利經濟學家維爾弗雷德·帕雷託發現了８０／２０法則，也就是原因與結果之間令人吃驚的不平衡現象。當時，他正在研究財富和收入的分佈問題。然而，只是在近幾十年裏，帕雷託法則才被管理學界廣泛接受。如今，帕雷託法則影響了無數人的工作，儘管他們中很多人都還從來沒有聽說過帕雷託的名字。

　　雖然死板地運用８０／２０法則可能會出錯，但是８０／２０法則與實際的數據還是常常接近得令人吃驚。比如，在美國導致死亡的１０個主要原因中，最主要的２個原因，也就是２０％的原因，佔去了死亡人數的６７％。這種不平衡也就代表了很多原因和結果的關係，而且它還說明了帕雷託法則的核心思想：在很多情況下，一小部分事情往往要比其他很多事情重要得多。

　　現在，每個管理良好的組織機構也都經歷了上面提及的eBay公司的一些事情。２０００年，佔美國人口２０％的富人，佔去了新車消費的６０％（１０年前是４０％）。汽車製造商緊隨這個變化，據此設計了自己的產品：車型不斷增大，裝配了各種昂貴的設施，比如真皮座椅、高級音響。

　　同樣，快餐業也依賴“核心用戶”，２０％的核心客戶佔去了客流量的６０％，而在銷售額和利潤中所佔的份額就更大一些。快餐業的核心客戶是單身男士，年齡在３０歲以下，一般每月光顧快餐店２０多次。當然，快餐公司擔心這樣下去，可能會在自身形象上出現問題，因此他們的廣告就不再直接針對這些核心用戶，也不再給經常光顧的核心客戶組織俱樂部。不過，他們肯定要着力滿足核心客戶的需求。比如，肯德基公司瞭解到自己的核心客戶通常是那些在車上就餐的人，由於他們不大喜歡在開車的同時還要處理剩下的骨頭，肯德基公司就專門爲這些人推出了一種雞肉三明治。肯德基公司客戶服務部高級主管納丁·布魯爾對《華爾街日報》的記者說：“我們的核心客戶現在可能正在肯德基公司以外的其他地方，吃掉了一噸雞肉三明治。”

　　８０／２０原理的一個重要推論，就是平均數和總數除了誤導管理者之外，沒有多少用處。因爲平均數和總數往往影響了很多決策，而這些決策對於行動非常重要。如果有些客戶對於你們沒有多少用，那你們就需要弄清楚他們是些什麼人。比如，一家銀行或者共同基金公司可能主要在自己的普通客戶身上賺錢。不過，這掩蓋了一個事實，那就是小額結餘的賬戶實際上給銀行或者共同基金公司帶來虧損，而大額結餘的賬戶則帶來所有的利潤。只有通過將總數分解開來（就像eBay公司對自己服務的銷售商所做的那樣），那些數據纔會講出一個有意義的故事來。我們現在看到銀行服務收取了一系列費用，原因之一就是銀行進行了上述分析，制定了不鼓勵小額賬戶的戰略決策。

　　平均數和總數存在的問題就是，他們常常掩蓋了各個數據的重大區別。如果有人告訴你，你的三居室平均溫度是華氏７０度，你自然感覺很舒服。然而，如果那個平均溫度包括三個不同的具體數據，情況又會怎麼樣呢？如果廚房溫度爲華氏２０度，臥室溫度爲華氏１２０度，起居室溫度是華氏７０度，你又會是一種什麼樣的感覺呢？我相信那完全是另外一種感受，每個房間所需要採取的措施也不一樣：有的需要加溫，有的需要打開窗戶，有的不需要再管什麼。如果平均數爲１０００，那可以是１００個數據，每個爲１０００；也可以是５００個數據爲１９９９，５００個數據爲１。而在第二種情況中，即便平均數爲１０００，卻沒有一個數據接近１０００。８０／２０法則鼓勵管理者將總數分解，探尋每個數據背後的故事。一些分析師有時候將這個過程描述爲“仔細拷問每個數據，直到它們告訴我們真相”。

　　２０世紀８０年代之前，很多公司認爲自己所有的客戶都同樣重要。此後，隨着８０／２０法則的傳播，以及數據蒐集和電腦處理能力的增強，對數據進行“分解”變得越來越普遍。選擇爲什麼樣的客戶服務，成爲公司戰略的重要組成部分。現在的數據處理能力，讓“客戶選擇”日益成爲一種細緻的行爲。掌握了自己核心客戶的數據，eBay公司就可以向他們分配更多資源，讓他們感覺更好，鼓勵他們在eBay網站上進行更多交易。航空公司通過掌握經常旅行的乘客的信息，向他們提供特別獎勵（這也是一種資源分配形式），在能給自己公司帶來最多利潤的客戶中培養忠誠客戶。銀行和共同基金公司也很容易弄清，你是否就是他們一直想要的客戶。