帕累托分析是一种基于80/20规则的商业决策技术。它是一种决策技术,在统计上把有限数量的输入因素划分为对结果有最大影响的因素,无论是可取的还是不可取的。
帕累托分析是基于这样一种想法,即一个项目的80%的效益可以通过做20%的工作来实现,反之,80%的问题可以追溯到20%的原因。
1906年,意大利经济学家维尔弗雷多·帕雷托发现,意大利80%的土地只有20%的人拥有。他扩展了这项研究,发现在整个欧洲,财富分布的不均衡也是一样的。80/20法则被正式定义为一个国家前20%的人口约占该国财富或总收入的80%。
罗马尼亚裔美国商业理论家约瑟夫朱兰(Joseph Juran)在帕累托的研究成果发表40年后偶然发现,并将80/20规则命名为帕累托不平等分配原则。朱兰在商业环境中扩展了帕累托原理,以了解该规则是否适用于企业面临的问题。他观察到,在质量控制部门,大多数生产缺陷都是由一小部分缺陷的原因造成的,他把这种现象描述为“至关重要的少数和微不足道的许多”
继帕累托和朱兰的工作之后,英国NHS创新和改进研究所规定80%的创新来自20%的员工;80%的会议决策来自20%的会议时间;80%的成功来自20%的努力;80%的投诉来自20%的服务。
如今,所有行业的业务经理都采用帕累托分析来确定哪些问题在他们的部门、组织或部门中造成的问题最多。一个好的方法通常包括进行统计技术,例如因果分析,以产生潜在问题和这些问题的结果的列表。根据因果分析提供的信息,可以应用80/20分析。
通过应用80/20规则,问题可以根据其是否影响利润、客户投诉、技术问题、产品缺陷或因错过最后期限而造成的延误和积压来分类。每个问题都会根据收入或销售额、损失的时间或收到的投诉数量进行评级。这些步骤的基本细分包括:
并不是所有的问题都会有高分,一些较小的问题可能不值得一开始就去解决。通过将资源分配给影响较大的问题或得分较高的问题,公司可以通过针对对利润、销售或客户有重大影响的问题来更有效地解决问题。
帕累托分析表明,通过对问题的各种原因进行排序,并集中精力解决影响最大的问题,可以实现不成比例的改善。
一家公司可能会发现其在线零售服装网站最近的产品回报率有所上升。由于回报率高于某个临界值,该公司的分析师开始研究和跟踪原因。主要原因似乎是网站出现了技术故障,无法准确传达网上购物者在多个部门选择的服装尺码。
第二个问题是糟糕的****体验导致购物者选择退款而不是换合适尺寸的衣服。由于这些问题转化为公司的收入损失,分析师们根据每个问题造成的收入损失金额对以下问题进行评分:技术故障、糟糕的****和长期客户流失。
帕累托图和图表可以用来识别企业面临的问题。该图表可能有注册问题“高回报从其在线门户网站”。名单的原因将显示在图表上的评级或分数旁边的每一个原因。
例如,技术故障(从1到10分)将被判为10分,并被确定为问题的根本原因和收入损失的主要因素。
顾客体验到的不良****可能是由于故障导致客户代表只知道传达给他们的错误信息。因此,客户坚持购买L码衬衫时,代表可能会确信客户有错误,订购的衬衫是S码,导致客户不满和挫折。
根据这一分析,****系数可能被评为5,希望一旦故障得到解决,流向销售代表的信息将与客户的反馈保持一致。在帕累托图或图表上,不仅短期内失去客户,甚至在故障修复后,也可能导致该类别的收入损失为8分。在图表上得分最高的组将获得最高优先级,而得分最低的组将获得最低优先级。
需要注意的是,帕累托分析并不能提供问题的解决方案,而只能帮助企业找出大多数问题的少数重要原因。一旦确定了原因,公司就可以制定解决问题的策略。有人相信,通过帕累托分析,20%的问题一旦得到解决,就能使公司的业绩提高80%。
在线零售商店可能会采用一种策略来赢回失去的顾客并增加销售额。该公司可以为自己的服装开展销售活动,以促进新的销售,并为不满意的客户提供折扣或折扣,以赢得现有客户的信任。
帕累托分析通常表明,通过对问题的各种原因进行排序,并集中于影响最大的解决方案或项目,可以实现不成比例的改进。基本前提是,并非所有输入对给定输出具有相同或甚至成比例的影响。这种决策可以应用于许多领域,从**政策到个人商业决策。
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