Как использовать принцип Парето, чтобы он реально работал?

Про принцип Парето слышали все. Но далеко не у всех он работает. Рассказываем, что нужно сделать, чтобы превратить его в действительно эффективный инструмент.

Павел Олифир

Специалист Центра экспертизы разработки баз данных

Закон Парето (также известный как Принцип/Метод Парето или правило 80/20) — одно из самых известных правил эффективности, о котором все говорят уже не один десяток лет. Коротко он звучит так: «20% усилий дают 80% результата и наоборот».

По этому правилу пытаются организовывать команды, разрабатывать приложения, учить английский — делать практически все, до чего дотянутся руки. И очень часто он не работает, потому что ему следуют неправильно. В статье расскажу, что делать, чтобы принцип Парето сработал.

Правило 80/20 — это про приоритизацию

Принцип Парето — фундаментальная вещь, которая лежит в базе Agile, канбан-досок, матрицы Эйзенхауэра и прочих методологий и инструментов планирования. Все потому, что его суть не в цифрах, а в идее: «Нужно концентрироваться на главном и выполнять в первую очередь те задачи, которые приносят максимальный результат».

На мой взгляд, строго говоря, это даже не самостоятельный инструмент, а один из шагов планирования задач — когда мы поэтапно не обязательно отсеиваем что-либо, а откладываем, делегируем, сокращаем, чтобы выжать из проекта максимум.

Как это выглядит на практике

У нас есть несколько десятков таблиц, в которых хранятся данные, нам нужно регулярно их обрабатывать и обновлять. Но техпроцесс не резиновый, и мы не можем обрабатывать все сразу.

Как я решил проблему:

Изучил все таблицы и выяснил, что примерно 17% таблиц формируют основную нагрузку: к ним идет больше обращений, в них копится больше данных.
Поставил обработку этих таблиц в приоритет, перестроил алгоритм так, что сначала обрабатывались данные внутри этих таблиц, и только потом — в оставшихся, если хватало времени и ресурсов.
Проанализировал результат, увидел, что, обрабатывая эти 17% таблиц, мы решаем 80% всех вопросов. А 20% уже не критичны. В итоге эффективность процесса выросла.
Оставшиеся таблицы мы обрабатываем в свободное время.

Также, например, поступил Илон Макс, когда сократил 80% сотрудников штата Twitter, но при этом сохранил функциональность приложения.

Вопреки устоявшемуся мнению, принцип Парето подходит не всем

В некоторых случаях оптимизация вредит: когда нам важно дать выбор или если задачи делятся в лучшем случае на «важные», «очень важные» и «критически важные». Приведу два простых примера.

Представим, что мы магазин. У нас есть большой ассортимент молока: Простоквашино, Домик в деревне, Веселый молочник, еще пара от небольших фермерских лавок. Первое приносит нам больше всего дохода. По Закону Парето, мы можем убрать оставшиеся четыре позиции, не тратиться на их закупку и хранение — и при этом почти не потерять в прибыли. Но человеку нужен выбор. И если мы оставим один вид молока, то потеряем всех клиентов, которые не любят по каким-то причинам Простоквашино. А заодно оттолкнем новых клиентов, которые решат, что у нас не оптимизация, а проблемы с поставками.

Разумеется, тут важен баланс. 50 одинаковых позиций не сделают ситуацию лучше.

Возьмем второй пример из IT. Допустим, у нас маленькая команда, которая делает приложение для просмотра сториз. Скорее всего, у нас не будет задач, от которых можно отказаться: нельзя, например, сделать такое приложение без возможности пролистывать видео или не тестировать его перед выходом в прод.

20% усилий могут вовсе не работать без оставшихся 80%

Покажу на примере одной команды. Предположим, вы делаете приложение для создания, публикации и просмотра сториз. У вас в группе 10 человек. Два из них — крепкие мидлы, которые давно на проекте, успели набить руку и делают «базу»: ленту постов, редактор видео и прочее. Остальные восемь — новички в команде, люди, которые чинят баги, занимаются менеджментом, работают над улучшением дизайна, необычными функциями и прочим.

Получается, что первые два разработчика выполняют 80% работы. Можем ли мы сократить оставшихся и получить все то же приложение с базовой функциональностью? Нет. Потому что в таком случае на них лягут и задачи ушедших коллег: поговорить с лидом соседней команды, написать отчет, срочно пофиксить баг и прочее. Времени заниматься основной работы у них не останется, и мы потеряем желаемые 80%.

А еще в той же команде из двух человек снова заработает Закон Парето: один будет делать большую часть работы.

Зато мы можем в разумных пределах оптимизировать команду. Например, разбить 100% результата на всех членов и найти тех, кто не приносит никакого профита или всего 1–5%. То есть метод помогает не потому, что мы просто выкидываем восемь человек, а потому что выясняем, какие 2–3 из них приносят меньше результата и сокращаем их.

Метод Парето работает хорошо, когда вы в материале

Почему? Потому что человек, не знающий тему, не сможет верно отобрать и приоритизировать задачи: он просто не поймет, что действительно важно.

При этом нужно не только покопаться в теме самому, но и поговорить с экспертами, которые, возможно, знают материал лучше, поговорить с командой, которая понимает систему изнутри. И только потом думать над тем, какие задачи выкидывать вовсе, какие убирать в бэклог, а какие записывать в те самые «20% усилий».

Снова покажу на примере. Если выучить 2000 слов на иностранном языке, можно закрыть большинство разговорных тем. Но чтобы выбрать эти слова, нужно либо самому знать язык, либо обратиться к преподавателю.

Что в итоге?

Метод Парето действительно работает, но не как самостоятельный инструмент, а как один из шагов планирования. Его нужно применять аккуратно, обдумав, и использовать не как истину в последней инстанции, а как помощник для объективной работы.
Не стоит бежать и оптимизировать все по принципу 80/20 — в некоторых ситуациях нам важно дать выбор или оптимизировать попросту нечего.
20% усилий могут и не принести особого результата без оставшихся 80%.
Грамотно использовать принцип Парето можно, только если вы погрузились в тему (или попросили помощи у эксперта).