１９９８年，在梅格·惠特曼出任eBay公司CEO五个星期之后，她主持了一次为期两天的会议，讨论收缩销售战线，并再次检查用户数据。如果了解eBay公司每个卖家的交易量都有人负责（当然是由eBay公司负责），你就可以很容易地列出双栏表格。第一栏按照递减顺序，也就是按照交易量从最大到最小的顺序将客户排列下来。第二栏进行累计（例如第一栏中，第一名客户的交易量为５万美元，第二名客户的交易量为４万美元，那么，在第二栏中，对应第一名客户的交易量累计将会是５万美元，而对应第二名客户的交易量累计则为９万美元，如此等等）。现在，看看第二栏，我们可以找到累计销售额占eBay公司总销售额８０％的那一点，从中我们可以知道eBay公司销售的集中程度怎样。
经过两天的整理和排列，惠特曼和她的团队发现，eBay公司２０％的用户，占据了公司总销售量的８０％。这个消息并非听听而已，相反，它提醒大家，针对这２０％客户的决策对于eBay公司的发展和收益非常关键。当eBay公司的管理者追踪这２０％核心用户的身份时，他们发现这些人都是严肃的收藏家。因此，惠特曼和她的团队决定不再像其他网站那样，通过在大众媒体上做广告去吸引客户，而转而在收藏家更容易关注的《玩偶收藏家》、《玛丽·贝丝的无檐小便帽世界》等收藏专业媒体和收藏家交易展上加大宣传力度，这一决策成为eBay成功的关键。
将注意力集中在这些核心用户上，也促成了eBay公司大销售商计划的诞生。该计划旨在通过提升核心客户的表现，从而带动eBay公司自身有更好的表现。该计划向三类大销售商提供了特权和认可，他们分别是：铜牌用户，每月销售２０００美元；银牌用户，每月销售１００００美元；金牌用户，每月销售２５０００美元。只要大销售商获得了买家的好评，eBay公司就会在这个大销售商的名字旁边加注一个专用徽标，并给他们提供额外的客户支持。（比如，金牌销售商可以拥有２４小时客户支持的热线电话。）
８０／２０法则是管理思想中最基本的法则之一。在组织机构中，正如在生活中的很多方面一样，一些很微小的部分，比如决策、产品、客户、配送渠道等，却能在很大程度上影响最终的结果。１９世纪末，意大利经济学家维尔弗雷德·帕雷托发现了８０／２０法则，也就是原因与结果之间令人吃惊的不平衡现象。当时，他正在研究财富和收入的分布问题。然而，只是在近几十年里，帕雷托法则才被管理学界广泛接受。如今，帕雷托法则影响了无数人的工作，尽管他们中很多人都还从来没有听说过帕雷托的名字。
虽然死板地运用８０／２０法则可能会出错，但是８０／２０法则与实际的数据还是常常接近得令人吃惊。比如，在美国导致死亡的１０个主要原因中，最主要的２个原因，也就是２０％的原 因，占去了死亡人数的６７％。这种不平衡也就代表了很多原因和结果的关系，而且它还说明了帕雷托法则的核心思想：在很多情况下，一小部分事情往往要比其他很多事情重要得多。
现在，每个管理良好的组织机构也都经历了上面提及的eBay公司的一些事情。２０００年，占美国人口２０％的富人，占去了新车消费的６０％（１０年前是４０％）。汽车制造商紧随这个变化，据此设计了自己的产品：车型不断增大，装配了各种昂贵的设施，比如真皮座椅、高级音响。
同样，快餐业也依赖“核心用户”，２０％的核心客户占去了客流量的６０％，而在销售额和利润中所占的份额就更大一些。快餐业的核心客户是单身男士，年龄在３０岁以下，一般每月光顾快餐店２０多次。当然，快餐公司担心这样下去，可能会在自身形象上出现问题，因此他们的广告就不再直接针对这些核心用户，也不再给经常光顾的核心客户组织俱乐部。不过，他们肯定要着力满足核心客户的需求。比如，肯德基公司了解到自己的核心客户通常是那些在车上就餐的人，由于他们不大喜欢在开车的同时还要处理剩下的骨头，肯德基公司就专门为这些人推出了一种鸡肉三明治。肯德基公司客户服务部高级主管纳丁·布鲁尔对《华尔街日报》的记者说：“我们的核心客户现在可能正在肯德基公司以外的其他地方，吃掉了一吨鸡肉三明治。”
８０／２０原理的一个重要推论，就是平均数和总数除了误导管理者之外，没有多少用处。因为平均数和总数往往影响了很多决策，而这些决策对于行动非常重要。如果有些客户对于你 们没有多少用，那你们就需要弄清楚他们是些什么人。比如，一家银行或者共同基金公司可能主要在自己的普通客户身上赚钱。不过，这掩盖了一个事实，那就是小额结余的账户实际上给银行或者共同基金公司带来亏损，而大额结余的账户则带来所有的利润。只有通过将总数分解开来（就像eBay公司对自己服务的销售商所做的那样），那些数据才会讲出一个有意义的故事来。我们现在看到银行服务收取了一系列费用，原因之一就是银行进行了上述分析，制定了不鼓励小额账户的战略决策。
平均数和总数存在的问题就是，他们常常掩盖了各个数据的重大区别。如果有人告诉你，你的三居室平均温度是华氏７０度，你自然感觉很舒服。然而，如果那个平均温度包括三个不同的具体数据，情况又会怎么样呢？如果厨房温度为华氏２０度，卧室温度为华氏１２０度，起居室温度是华氏７０度，你又会是一种什么样的感觉呢？我相信那完全是另外一种感受，每个房间所需要采取的措施也不一样：有的需要加温，有的需要打开窗户，有的不需要再管什么。如果平均数为１０００，那可以是１００个数据，每个为１０００；也可以是５００个数据为１９９９，５００个数据为１。而在第二种情况中，即便平均数为１０００，却没有一个数据接近１０００。８０／２０法则鼓励管理者将总数分解，探寻每个数据背后的故事。一些分析师有时候将这个过程描述为“仔细拷问每个数据，直到它们告诉我们真相”。
２０世纪８０年代之前，很多公司认为自己所有的客户都同样重要。此后，随着８０／２０法则的传播，以及数据搜集和电脑处理能力的增强，对数据进行“分解”变得越来越普遍。选择为什么样的客户服务，成为公司战略的重要组成部分。现在的数据处理能力，让“客户选择”日益成为一种细致的行为。掌握了自己核心客户的数据，eBay公司就可以向他们分配更多资源，让他们感觉更好，鼓励他们在eBay网站上进行更多交易。航空公司通过掌握经常旅行的乘客的信息，向他们提供特别奖励（这也是一种资源分配形式），在能给自己公司带来最多利润的客户中培养忠诚客户。银行和共同基金公司也很容易弄清，你是否就是他们一直想要的客户。