参加这门课程并通过考试可以获得收入1 UX认证信用,这也是可选的用户体验研究专业.
了解更多关于NN/g的信息用户体验认证程序
解读转化率、页面浏览量和其他用户行为的数据趋势,以识别机会并指导用户体验设计
本课程以讲座形式为主,辅以大量案例研究和少量练习,以巩固所学的原则和指导方针。提出问题并得到答案的机会。
NN/g提供了两门专注于定量UX方法的课程,但这些课程涉及两种不同类型的数据收集:
这两种方法都可以应用于各种不同的网站和应用程序。分析数据来自于更大的用户群体,他们处于不受控制的现实生活中。量化的可用性研究允许您在站点的可用性上设置一个数字,并收集关于在站点上执行哪些任务容易或困难的更深入和具体的信息。(如果你真的想做得彻底一点,两种方法都要用——上两门课——然后对结果进行三角分析。)
“航线在20,000英尺的视野和详细的视野之间达到了完美的平衡。”
Randy Lockwood,决策
“我很感激这不仅仅是一个关于如何使用一种工具的长教程,而且还提供了关于如何使用数据来通知用户体验决策的真实示例和指导。”
Amy Caracappa, Providence,国际扶轮美国分部
“我真的很喜欢这门课程。我的组织一直在努力将分析和可用性研究/测试结合起来。我觉得我可以从这门课程中获得很多东西,以弥合我的组织到目前为止所经历的差距。”
Nikole Wohlmacher, NOLS
“对架构师、设计师、信息战略家、数据科学家非常重要的指标景观的出色概述。实用、可行的见解。”
赛斯厄,IEEE
更多参与者评论
“如果你曾经需要复习纽扣的颜色或名字,那就选这门课吧,因为你会学到一种实用又站得住的方法。”
“参加这门课程时我很紧张,因为我以前上过统计/分析课,经常会迷路。在这个过程中,我不仅能够记住,而且关联到每一个使用的例子!我可以真切地看到这些策略和方法在我的定量研究中是如何使用的。感谢您的辛勤工作和对UX教学的奉献!”
瓦兹·皮纳德,谷歌,旧金山
“实践练习、例子和理论的良好平衡。我喜欢你们做的研究,加上真实的例子和最佳和最差的实践。”
并培养,埃森哲
“我会告诉人们,如果他们想要理解将分析整合到UX研究中的实用方法,那么他们就应该学习这门课程。这也有助于分清工作的轻重缓急。”
莎拉·金,美国心理协会,美国马里兰州海茨维尔
“全面介绍收集,口译和沟通分析背后的原则。无论您使用的平台如何,本课程都充满了洞察力,可以提高您的分析练习并激励您的新可能性!”
Kelly Dagan, Amherst学院,Amherst,美国
“我认为这门课对任何寻求用户日志/行为数据的人都很有用,可以更好地了解人们是如何与网站或软件交互的。它更适合于那些在消费/商业应用程序中工作的人(我在NNG所描述的“复杂应用程序”中工作)与我们构建桌面软件工具不同,测量原理可扩展到许多领域。”
劳拉·麦克纳马拉(Laura McNamara),桑迪亚国家实验室(Sandia National Laboratories),新墨西哥州阿尔伯克基
“我绝对受益于这一课程,因为我需要这种知识,并提高我的技能。我发现内容有洞察力和非常有用。我期待更多的互动会议和练习(特别是第一天)幸运的是,我们在第二天拥有它们!与其他参与者互动是很好的,并且练习是一个很好的方式,以实践我们学到的东西。还有一些参与者非常了解,我发现了他们的见解有价值聊天。
我强烈建议希望从用户体验角度提高分析和研究知识的人学习本课程。”
Diana Balzarini, Ricardo AG, Zug,瑞士
“我认为教练很棒。她以各级可以理解的方式解释了事物。我喜欢课程是互动的。能够与教师交谈并有机会与其他UX专业人士交谈很好。在突破会话中。“
LeeAnn Wilcox, ARUP实验室,美国犹他州盐湖城
“凯瑟琳是一位伟大的老师。清晰的陈述,良好的速度,总是在一分钟内完成。她密切关注着聊天内容,并选择了很多评论/问题进行阐述。”
Bernhard Snizek, SWECO Denmark A/S, København V,丹麦
“把这门课!它确实打开了我的思路,从多个角度来研究用户和可用性。我特别喜欢三角测量的概念。一种方法可能会给我们答案,但要真正得出结论,还需要两种不同的方法。”
Justine Benoit, BigBear, Inc., DC,美国
“课程超出了我的预期。我学到了许多新东西。课堂上展示的所有用例对于保留内容都很重要。”
罗伯塔·德梅代罗斯·费尔南德斯(Roberta de Medeiros Fernandes), SERPRO,巴西
“对于那些想要更好地理解如何在整体用户体验中使用分析因素的人来说,这是一门极好的课程。课程结构很好,老师在回答小组提问的同时展示了所有信息,做得很棒。”
Dustin Martinka, T-Mobile, Issaquah,美国
“给出了具体的、优秀的例子,并有充分的数据支持这些例子。导师是强有力的演讲者和促进者。”
克林特纽兰遗产铸造厂
“根据我的分析,我觉得自己有权提出强有力的理由,支持或反对拟议中的重新设计。”
安吉拉·鲁纳尔斯,西蒙弗雷泽大学
“这门课程正确地结合了“如何做”、策略和实际应用,这些练习确实有助于巩固当时所学的课程。不仅仅是什么和如何,还有为什么。谢谢!”
吉尔贝尔,西雅图
“虽然我有分析学背景,但我还没有考虑到很多应用于UX的想法。我现在有很多令人兴奋的工作要做!”
詹妮弗·普里查德,IGS能源公司
“这门课很有趣,也很有用。条理清晰。来自工具(如Google Analytics)的案例研究和真实示例很有帮助,而且讲师非常优秀。多谢各位。”
雅尔·贝克,戈亨利
“使用分析来提高用户体验的核心概念的伟大总结,包含大量的案例研究和实用技巧。精神食粮。”
Rafal Borkowski,UXOX.PL
“扎实的、完整的知识,美味的服务。谢谢"
Mateusz,UXOX.PL
“内容和交付都是现场的。在分析工具方面,我学到了很多东西,以及如何利用UX原则来支持它们。”
艾萨·哈达德,Ztar移动公司
“经过多年的战斗人员盲目依赖分析,我终于有适当的论点来反击。”
莫利纳罗,Codeweavers
“对分析的重要介绍,不仅可以理解数据,还导致了如何从中得出结论。”
亚当·克利夫顿,流行创意
“作为分析学的速成班,这对我来说是完美的。它概述了过程,推荐的方法,每一种方法的好处和局限性,以及与利益相关者有效沟通的最佳实践。”
爱德华恩里克,纽约地区律师
“上完这门课后,我对如何在设计和研究中使用分析有了更好的理解。”
伊丽莎白·Boulet FL
“这门课程与任何想要用定量分析数据支持定性用户研究的人直接相关。一旦我回到办公室,我一定会运用我在这门课上学到的东西。”
约书亚·兰德尔(Joshua Randall),克利夫兰,OH
“对于一个从网络分析战术任务转变为更具战略意义的人来说,这真是太棒了——谢谢!"
梅雷迪斯·沃克,斯坦利·布莱克和德克
“这是一个非常好的、全面的、信息丰富的研究,它探讨了如何将分析应用于用户体验目标。这让我想起以前,我以为自己知道如何使用Photoshop,但后来上了一门课,意识到还有更多!"
肖恩·克拉克AACP
“信息非常丰富,尤其与我的工作有关。我觉得我学到了很多更好地使用分析的技巧。”
西蒙•亚当斯凯捷
“奥罗拉是一位很好的老师——细心且乐于助人。”
米歇尔·哈珀Designory
“这是一种非常棒的、适时的方式去呈现一个密集而又完全有用的内容。做得好!”
瑞肖恩·威廉姆斯,州立农场
“非常有用、鼓舞人心、易于理解,并为我打开了一扇窗,让我能够整合从发现到评估和改进的UX活动。这方面是我的弱点,当然,这门课为我提供了丰富的知识和资源。非常感激。”
“我向所有想要获得有用工具来评估和优化产品的人推荐这门课程。这是对这一领域的清晰和良好的介绍。”
海伦娜·波利班克,布宜诺斯艾利斯,阿根廷
“超级有助于了解我如何与我部门的分析专家合作以获得更多数据,以影响我的UX项目。”
卡莉·坎宁安,诺斯韦尔健康中心
“这门课程是对分析领域和当今驱动用户体验市场的工具的精彩介绍。”
Kevin Alvey,Intellidyne,LLC
“一个真正伟大的功能是,分析必须与其他用户研究方法相结合的勇气。非常有说服力的信息可以带回我的团队。”
Beth Gray,Kroger Co
“这真的帮助我在分析和如何在用户体验中使用它们时,把这些点联系起来。”
珊瑚·赫尔曼,社会中心
“这是一个非常密集的课程。内容是全面的,到地球上,易于吸收。”
聂振志,部落DDB
“信息量很大。给了我这么多的想法,我一直在给我的公司发电子邮件询问。”
麻仁亨利,央行
“真的很喜欢案例研究。他们良好地了解如何将分析结果转变为UX假设和行动。”
“我以前拍了一个谷歌分析课程,但是,这在极光解释了分析分析的方法和有益处。她提供了伟大的现实生活指针。谢谢!”
“我真的很喜欢真实的例子。我的大部分问题都没问清楚。”
丹尼尔·艾布尼,宾利
“极光提供了卓越的材料,并在许多不同的内容中提供了出色的分析洞察力。虽然我在企业工作,这门课程是基于面向消费者的工作,但在这里应用的原则非常有帮助,是我最喜欢的课程。”
“伟大的例子!大量的见解和易于消化的复杂模式和分析。我能想到的最好的分析课程。伟大的演说家!”
Aleksandra Klos,Roche Polska
“非常有用的一系列技能和技巧,以及出色地使用案例研究来强化想法!做得好,谢谢!”
Flora MacLeod,IBM,伦敦
“这门课程让我能够将分析指标用于更好地做出基于数据的决策的各个点联系起来。”
凯尔·麦克布莱德(Kyle McBride), Betsson Group,马耳他
“太完美了,真的很般配!”凯瑟琳·惠顿在内容的传达方面很有成效。这个课程充满了可操作的内容。在我需要知道的方面,我真的击中了目标。”
瓦莱丽·米勒,联合慈善基金会的
“这是一个不与分析不协调的UX人的概要。课程在尝试向客户辩护中的决定时,真的真的帮助一个人。”
克里斯·卡彭特,基督教广播网
“案例研究明确了应用不同参数的多种方式,所以你可以使用数据来验证基于用户体验的选择。对公司的利益相关者很有帮助。”
N. van Ommeren, Bol.com
“课程是我来到NNG会议的原因。我认为自己是分析的中间体,并且会说这个课程的质量很高。优秀,神奇,在UX空间中不够。在整个课程中,我在精神上刺激了整个课程并将以伟大的信息走开。教学质量非常高。我从开始完成时受到挑战。这超出了我的期望。“
克丽丝蒂奥尔森豪华
“凯思琳是一位出色的演说家,真的很了解自己的专长。对于关于分析和统计的一天来说,这是非常吸引人和有趣的。”
伊恩·默多克,珀斯大学
“奥罗拉脚踏实地的教学和简单的例子缓解了我的恐惧,让我对这门课不那么害怕了——我打算马上尝试一下她的方法。”
瑞雯·摩尔,CDK Global
“这是一个很好的课程。我们对使用分析判断我们的项目是否成功,我们并不伟大。我很高兴回去并向我的项目计划添加指标目标。”
Jan Krepelka,PMMI Media Group
“伟大的课堂,伟大的老师。她的风格非常流畅,很容易学习。”
贾马尔·摩蒙,猎豹数码
“令我印象深刻的是,凯思琳能够熟练地回答难题。她对指标的解释帮助我理解了如何更准确地进行分析(如随访时间和队列分析)。”
Chris Soh,新加坡住房和发展局
“Kathryn在提供实际应用和回答问题方面做得很好,还肯定了数据很重要,但你使用它的方式会创造更好的用户体验。”
Natalie Brown,斯帕坦堡新城,南卡罗来纳州
“这门课对我来说太完美了。它不仅强化了我隐约知道的一些东西,也教会了我一大堆新东西。这种深度恰到好处,我可以把学到的东西应用到我的工作中,但又不会太深,以至于让我不知所措(因为我们只有几个小时的时间来上这门课)。我很高兴将来能参加更多的课程!”
温哥华黄宜弘
“在本课程中,您将学习理论并通过练习进行实践。开始理解您的网站和应用程序的分析的大起点。”
Serguei Orozco,亚马逊,西雅图
“本课程是挖掘三角调度分析和用户研究方法的好方法。我计划使用我在下一个项目中学到的内容。”
Tia Escobar, Web.com Group
“大量的资源,无疑扩展了我在这方面的知识,我觉得作为产品设计师,我将能够更好地与insights团队沟通。”
露西亚·阿马多(Lucia Amado),都柏林,爱尔兰
“Kathryn在分析领域有全面的知识,她分享了从现实世界的案例研究和她的研究经验的关键学习。在处理具有挑战性的业务情况时,她绝对是一个大力提倡实用解决方案的人。”
阿米特·巴科雷,新奈尔齐普,普纳,印度
“如果你想了解分析在UX中的好处,这是正确的课程!它引导你完成发现阶段,分析阶段,甚至帮助你讲故事。伟大的课程!”
Gemma Trigueros,加拿大蒙特利尔
“它完全打开了我的思维,从不同的角度。在这门课上,你将学习如何对信息进行分组,组织数据,并以多种方式解决问题,从而找到各种可能的解决方案。”
Katerina Foskolou,阿塔彭,希腊雅典
“我强烈建议任何想要做出更多数据驱动设计决策的人使用这一点。课程教师和设计师要根据结果以及我们如何调查和实现这些结果来思考。”
Jessica Dee,SAP,库比蒂诺,美国
“我非常喜欢收集分析数据的各种方法,以及课程中分享的案例研究。凯瑟琳·惠顿用大量的例子和练习解释了它们。我会把这个建议推荐给我团队中的每一个人。”
蒙娜丽莎·萨蒂,SAP,阿里巴,都柏林,爱尔兰
“无论你是分析还是用户体验极客,度量概念的解释都能很好地翻译到这两个领域。期待着立即使用我今天学到的知识。谢谢!”
Andreina,新泽西州,新泽西。美国
精彩的课程,巧妙地提供了相关内容和精心制作的幻灯片。为聪明的“外行”精心设计,有一点背景和实验,但没有统计学教育。
很喜欢"苹果和橘子的滑梯,凯思琳"
Dawn Neal,自由UX专业人士,Redwood City,美国
“本课程对任何经验水平的人都非常有用,并且信息以清晰简洁的方式呈现。”
Rachael Moses, Abercrombie & Fitch,哥伦布,俄亥俄州,美国
“作为用户体验团队的经理,我经常觉得自己不知道什么定量指标对我们报告有意义,但本课程帮助我缩小了假设范围,发现了需要跟踪的新关键关键绩效指标,并验证了我认为可能强大但不太确定的其他指标。”
Vanessa Sigman,Clearlink,盐湖城,美国
“在使用了很长一段时间的分析之后,我觉得我终于知道如何用数字来讲述故事了。”
Aaron Hoffert, Rocket Media
对于可用性和用户体验专业人士来说,我们的许多决策传统上是由定性研究获得的经验数据驱动的——如果我们幸运的话!所有围绕UX决策的摩擦(例如,愤怒河马定量数据驱动的决策非常有吸引力。当你有可量化的数据来支持你的发现和建议时,吸引企业高管和那些有钱的人的注意就会容易得多。
在本课程中,我们将概述可用的数据类型,他们可以回答的问题,以及如何将这些纳入设计过程和补充现有的定性研究方法。
特雷福Calabro
宾夕法尼亚州学院,帕特森设计集团
请注意:本课程不提供有关如何使用特定分析软件包的说明。