帕累託分析是一種基於80/20規則的商業決策技術。它是一種決策技術，在統計上把有限數量的輸入因素劃分為對結果有最大影響的因素，無論是可取的還是不可取的。...
什麼是帕累託分析(a pareto ****ysis)？
帕累託分析是一種基於80/20規則的商業決策技術。它是一種決策技術，在統計上把有限數量的輸入因素劃分為對結果有最大影響的因素，無論是可取的還是不可取的。
帕累託分析是基於這樣一種想法，即一個專案的80%的效益可以透過做20%的工作來實現，反之，80%的問題可以追溯到20%的原因。
理解帕累託分析
1906年，義大利經濟學家維爾弗雷多·帕雷託發現，義大利80%的土地只有20%的人擁有。他擴充套件了這項研究，發現在整個歐洲，財富分佈的不均衡也是一樣的。80/20法則被正式定義為一個國家前20%的人口約佔該國財富或總收入的80%。
羅馬尼亞裔美國商業理論家約瑟夫朱蘭（Joseph Juran）在帕累託的研究成果發表40年後偶然發現，並將80/20規則命名為帕累託不平等分配原則。朱蘭在商業環境中擴充套件了帕累託原理，以瞭解該規則是否適用於企業面臨的問題。他觀察到，在質量控制部門，大多數生產缺陷都是由一小部分缺陷的原因造成的，他把這種現象描述為“至關重要的少數和微不足道的許多”
繼帕累託和朱蘭的工作之後，英國NHS創新和改進研究所規定80%的創新來自20%的員工；80%的會議決策來自20%的會議時間；80%的成功來自20%的努力；80%的投訴來自20%的服務。
如今，所有行業的業務經理都採用帕累託分析來確定哪些問題在他們的部門、組織或部門中造成的問題最多。一個好的方法通常包括進行統計技術，例如因果分析，以產生潛在問題和這些問題的結果的列表。根據因果分析提供的資訊，可以應用80/20分析。
關鍵要點
- 帕累託分析指出，一個專案80%的效益或結果來自於20%的工作，或者相反，80%的問題是由20%的原因造成的。
- 每個問題或利益都根據對公司的影響程度給出數值分數。得分越高，影響就越大。
- 透過將資源分配給得分較高的問題，公司可以透過針對那些對業務影響較大的問題更有效地解決問題。
帕累託分析步驟
透過應用80/20規則，問題可以根據其是否影響利潤、客戶投訴、技術問題、產品缺陷或因錯過最後期限而造成的延誤和積壓來分類。每個問題都會根據收入或銷售額、損失的時間或收到的投訴數量進行評級。這些步驟的基本細分包括：
- 確定問題
- 列出或確定問題的原因，註意可能有多個原因
- 為每個問題分配一個數字，根據對公司的負面影響程度對問題進行優先排序，從而為問題打分
- 將問題分組，如****或系統問題
- 制定並實施行動計劃，先解決得分較高的問題
並不是所有的問題都會有高分，一些較小的問題可能不值得一開始就去解決。透過將資源分配給影響較大的問題或得分較高的問題，公司可以透過針對對利潤、銷售或客戶有重大影響的問題來更有效地解決問題。
帕累託分析表明，透過對問題的各種原因進行排序，並集中精力解決影響最大的問題，可以實現不成比例的改善。
帕累託分析例項
一家公司可能會發現其線上零售服裝網站最近的產品回報率有所上升。由於回報率高於某個臨界值，該公司的分析師開始研究和跟蹤原因。主要原因似乎是網站出現了技術故障，無法準確傳達網上購物者在多個部門選擇的服裝尺碼。
第二個問題是糟糕的****體驗導致購物者選擇退款而不是換合適尺寸的衣服。由於這些問題轉化為公司的收入損失，分析師們根據每個問題造成的收入損失金額對以下問題進行評分：技術故障、糟糕的****和長期客戶流失。
帕累託圖和圖表可以用來識別企業面臨的問題。該圖表可能有註冊問題“高回報從其線上入口網站”。名單的原因將顯示在圖表上的評級或分數旁邊的每一個原因。
例如，技術故障（從1到10分）將被判為10分，並被確定為問題的根本原因和收入損失的主要因素。
顧客體驗到的不良****可能是由於故障導致客戶代表只知道傳達給他們的錯誤資訊。因此，客戶堅持購買L碼襯衫時，代表可能會確信客戶有錯誤，訂購的襯衫是S碼，導致客戶不滿和挫折。
根據這一分析，****繫數可能被評為5，希望一旦故障得到解決，流向銷售代表的資訊將與客戶的反饋保持一致。在帕累託圖或圖表上，不僅短期內失去客戶，甚至在故障修複後，也可能導致該類別的收入損失為8分。在圖表上得分最高的組將獲得最高優先順序，而得分最低的組將獲得最低優先順序。
需要註意的是，帕累託分析並不能提供問題的解決方案，而只能幫助企業找出大多數問題的少數重要原因。一旦確定了原因，公司就可以制定解決問題的策略。有人相信，透過帕累託分析，20%的問題一旦得到解決，就能使公司的業績提高80%。
線上零售商店可能會採用一種策略來贏回失去的顧客並增加銷售額。該公司可以為自己的服裝開展銷售活動，以促進新的銷售，併為不滿意的客戶提供折扣或折扣，以贏得現有客戶的信任。
帕累託分析通常表明，透過對問題的各種原因進行排序，並集中於影響最大的解決方案或專案，可以實現不成比例的改進。基本前提是，並非所有輸入對給定輸出具有相同或甚至成比例的影響。這種決策可以應用於許多領域，從**政策到個人商業決策。
