选择也使我们痛苦。 如果我们只有三部电影可供选择，而我们选择了一部，结果却很糟糕，那么我们就应该怪罪电影的制片人。 但是，如果我们有一百部电影，而我们选择一部，结果却很糟糕，那么我们会责怪自己做出了错误的选择。 此外，无论我们选择哪种选择，我们总是被更好选择的可能性困扰。 这辆车很棒，但是我能以相同的价格得到更好的东西吗？
我注意到的另一个有趣的行为是，尽管有很多选择，但我们倾向于从相同的选择篮中选择。 我们倾向于从同一家餐厅订购，购买同一品牌，观看相同类型的电影和电视节目， 但我们始终尽力考虑所有可能的选择 。 这有一个模式，这种模式在帕累托原理中得到了体现 。
1890年， Vilfredo Pareto发现意大利大约80％的土地归20％的人口所有。 后来，产品顾问Joseph M. Juran博士意识到这种数学分组方法几乎可以应用于任何事物！ 在美国，20％的患者占医疗保健支出的80％。 大多数企业从20％的客户那里获得80％的收入。 微软发现，通过解决系统中20％的错误，可以修复其80％的系统错误。
您可能将此规则称为80/20规则。
一般来说，帕累托原则指出，您的事件中有80％来自20％的原因。
更有趣的是，帕累托原理可以进一步分解。 80％的事件中有80％来自您20％的原因中的20％。 这导致64/4法则，其中64％的事件将来自4％的原因。 如果要进一步细分，它将变为51.2 / 0.8，依此类推。
认识到帕累托原理的存在，可以帮助您摆脱选择的瘫痪。 下次您担心要执行什么任务时，请认识到80％的结果将来自20％的努力。 确定将有助于实现80％的任务。 在营销方面，我意识到我20％的努力将带来80％的潜在客户。 例如，我知道在运行网络研讨会时，电子邮件邀请将占注册的80％。 因此，我确保我的电子邮件广告系列是一流的，并且针对最大转化进行了优化。
您还可以使用帕累托原理来节省决策时间。 我看了过去6个月从UberEats订购的餐馆。 在我所在的地区，UberEats上有143个列表，在6个月内，我最终从34家餐厅订购了两次以上，从9家餐厅订购了一次，即18％的列表占我在UberEats上订单的80％。 帕累托原则无处不在！
帕累托原则不能被视为既定原则，因为这种统计模式存在例外。 但是，这是淹没选择的日常生活中有用的经验法则 。 因此，下次您对选择感到困惑时，请记住帕累托原则，并尝试对导致大多数期望事件的选择进行优先排序。
