分析与度量manbetx官网手机登陆文章和视频

  • 不要在悬崖上检查自己

    A / B测试通常侧重于用户体验的隔离部分的增量改进,导致累积差的风险差,这比其部分的总和更差。

  • UX研究中的评级尺度:李克特或语义差异?

    李克特和语义差异是用于确定产品,服务和经验的态度,但根据您的情况,人们可能比其他方式更好。

  • 基准测试您的产品UX的好处

    收集用户体验指标,以显示你的设计随着时间的推移或相对于竞争对手的表现如何。如果数字下降了,你就知道什么需要改进。如果上升,ROI数据是一个关键的管理工具。

  • 弹跳VS在Web分析中退出

    研究用户离开网站的原因非常重要。Analytics工具为您提供两个网页指标:退出率和反弹率。了解这两个数字之间的差异对于更好的UX设计至关重要。

  • 分析中的虚荣度量

    对网站或其他用户体验设计项目的分析应该推动项目向前发展,使其获得更好的商业成功。让你感觉良好的指标可能无法实现这个目标。

  • 虚荣度量:添加上下文来添加含义

    跟踪的分析指标应该是可操作的:有意义,相对稳定的度量的变化反映了用户体验的变化。相比之下,虚荣度量看起来令人印象深刻,但它们的波动不起作用。

  • 什么是转化率,它对用户体验意味着什么?

    转换措施是用户在网站上采取所需的动作,因此它们是跟踪设计改进(或缺乏相同)的伟大指标。但非UX因素会影响转换率,所以要小心。

  • 树形图:复杂层次结构的数据可视化

    树状图是一种复杂的、基于区域的分层数据可视化,很难精确地解释这些数据。在许多情况下,条形图等更简单的可视化更可取。

  • A / B测试101

    什么是/ B检测,为什么要考虑这种测量设计变更的业务价值的方法?

  • 为什么UX的信心间隔

    为了从定量的用户研究数据中做出有效的设计决策,您应该熟悉置信区间的概念。

  • 宏和微电子作为分析中的指标

    最期望的用户操作(MacroConVersions)可能太少而无法生成足够的分析数据以进行快速设计迭代,因此我们还可以分析更频繁的用户操作(微电机),并且连接到更大的目标。

  • A / B测试与设计优化的多变量测试

    与A / B测试一样,多变量测试是一种设计优化方法,涉及实时流量,以找到对转换的最佳影响。

  • 用户体验显著性

    如果您正在努力数字产品,您应该熟悉UX研究的背景下的统计显着性意味着什么。否则,您的决定可能是基于可能是由于纯粹的机会而不是设计选项之间的可靠区别。

  • 在分析中,数字是什么意思?

    分析数据仅作为源自它们的见解。有些人物可以自己站立,而其他人则需要进一步的研究来解释。要自信,准确地使用分析数据,团队必须了解差异。

  • 陷入转换率的陷阱

    数字不要绘制完整的UX图片,所以在寻求转换率优化中,不要忽视我们为人类设计的事实。

  • 讨厌在线广告做成本商业

    增加的广告造成了2.8%的互联网服务下降。丢失业务的全部大小只是在整整一年后清楚。

  • 在填补UX优先级之前检查分析数据

    分析数据可以通过提供有关所观察到的问题的严重性和普遍性的证据来帮助补充在可用性研究期间的观察。

  • 多变量与A / B检测:增量与激进的变化

    使用A / B实验最佳地测试了激进的重新设计,而多变量测试表明各种UI元素如何彼此交互并支持对设计的增量改进。

  • 将分析发现转化为可用性研究

    分析中发现的UX问题转换为用户研究的提示。分析告诉您客户正在做的事情,但不是为什么他们正在做。配对分析和用户研究将为您提供更清晰的答案。

  • 除了NPS之外:测量与SUS,NASA-TLX的感知可用性,以及在任务和可用性测试之后的单一简易问题

    测试后问卷,如SUS测量整个系统的可用性;任务后尺度表明设计的有问题的部分。

  • 不要在悬崖上检查自己

    A / B测试通常侧重于用户体验的隔离部分的增量改进,导致累积差的风险差,这比其部分的总和更差。

  • 基准测试您的产品UX的好处

    收集用户体验指标,以显示你的设计随着时间的推移或相对于竞争对手的表现如何。如果数字下降了,你就知道什么需要改进。如果上升,ROI数据是一个关键的管理工具。

  • 弹跳VS在Web分析中退出

    研究用户离开网站的原因非常重要。Analytics工具为您提供两个网页指标:退出率和反弹率。了解这两个数字之间的差异对于更好的UX设计至关重要。

  • 分析中的虚荣度量

    对网站或其他用户体验设计项目的分析应该推动项目向前发展,使其获得更好的商业成功。让你感觉良好的指标可能无法实现这个目标。

  • 什么是转化率,它对用户体验意味着什么?

    转换措施是用户在网站上采取所需的动作,因此它们是跟踪设计改进(或缺乏相同)的伟大指标。但非UX因素会影响转换率,所以要小心。

  • A / B测试101

    什么是/ B检测,为什么要考虑这种测量设计变更的业务价值的方法?

  • 为什么UX的信心间隔

    为了从定量的用户研究数据中做出有效的设计决策,您应该熟悉置信区间的概念。

  • 宏和微电子作为分析中的指标

    最期望的用户操作(MacroConVersions)可能太少而无法生成足够的分析数据以进行快速设计迭代,因此我们还可以分析更频繁的用户操作(微电机),并且连接到更大的目标。

  • A / B测试与设计优化的多变量测试

    与A / B测试一样,多变量测试是一种设计优化方法,涉及实时流量,以找到对转换的最佳影响。

  • 用户体验显著性

    如果您正在努力数字产品,您应该熟悉UX研究的背景下的统计显着性意味着什么。否则,您的决定可能是基于可能是由于纯粹的机会而不是设计选项之间的可靠区别。

  • 在分析中,数字是什么意思?

    分析数据仅作为源自它们的见解。有些人物可以自己站立,而其他人则需要进一步的研究来解释。要自信,准确地使用分析数据,团队必须了解差异。

  • 陷入转换率的陷阱

    数字不要绘制完整的UX图片,所以在寻求转换率优化中,不要忽视我们为人类设计的事实。

  • 在填补UX优先级之前检查分析数据

    分析数据可以通过提供有关所观察到的问题的严重性和普遍性的证据来帮助补充在可用性研究期间的观察。

  • 将分析发现转化为可用性研究

    分析中发现的UX问题转换为用户研究的提示。分析告诉您客户正在做的事情,但不是为什么他们正在做。配对分析和用户研究将为您提供更清晰的答案。

  • 分析与定量可用性测试

    两个UX研究技巧都可以帮助您获得对用户行为的定量洞察力。但是,数字不仅仅是数字:您从每个方法获得的信息都不同,因为由收集每种类型的数字产生的设计动作项目是这样做的。

  • Web UX 2016 VS 2004(主题演讲)

    Jakob Nielsen从伦敦的UX会议上展示了罕见的网络可用性进化的纵向研究。

  • UX研究中的评级尺度:李克特或语义差异?

    李克特和语义差异是用于确定产品,服务和经验的态度,但根据您的情况,人们可能比其他方式更好。

  • 虚荣度量:添加上下文来添加含义

    跟踪的分析指标应该是可操作的:有意义,相对稳定的度量的变化反映了用户体验的变化。相比之下,虚荣度量看起来令人印象深刻,但它们的波动不起作用。

  • 树形图:复杂层次结构的数据可视化

    树状图是一种复杂的、基于区域的分层数据可视化,很难精确地解释这些数据。在许多情况下,条形图等更简单的可视化更可取。

  • 讨厌在线广告做成本商业

    增加的广告造成了2.8%的互联网服务下降。丢失业务的全部大小只是在整整一年后清楚。

  • 多变量与A / B检测:增量与激进的变化

    使用A / B实验最佳地测试了激进的重新设计,而多变量测试表明各种UI元素如何彼此交互并支持对设计的增量改进。

  • 除了NPS之外:测量与SUS,NASA-TLX的感知可用性,以及在任务和可用性测试之后的单一简易问题

    测试后问卷,如SUS测量整个系统的可用性;任务后尺度表明设计的有问题的部分。

  • 搜索日志分析:Web UX Research中最忽略的机会

    您的网站搜索引擎可以告诉您您的网络访问者想要什么,他们如何寻找它,以及您的内容策略符合他们需求的程度。

  • 将用户体验目标转化为分析度量计划

    专注于UX目标来驱动分析测量计划,而不是跟踪肤浅指标。确定设计的核心目标,以便有意义地衡量它。

  • 优化回访率,而不是回访率

    使用Bounce率作为红色标志,可以在您的网站上潜伏的可能发出问题,但不要使设计决策仅在追逐第二次点击时。通过返回访问和跟踪更深的转换目标来优化长期参与。

  • 站点频率和新近度访问:2个用户订婚指标

    人们访问你网站的频率和两次访问之间等待的时间可以帮助衡量访问者的忠诚度,并发现区分频繁用户和偶然用户的行为趋势。

  • 净推动者得分:客户关系度量可以告诉您您的用户体验

    NPS是一种忠诚度指标,与可用性感相关,很容易理解和管理,但在隔离时使用的理解和评估UX有局限性。

  • 5个信息架构在分析报告中的警告标志

    分析度量等PageViews,转换,入口,反弹率和搜索查询频率可以帮助识别类别结构中的问题。

  • 游戏用户研究:有什么不同?

    游戏测试研究了乐趣的概念。与主流UX研究相比,它涉及更多的用户,并更依赖于生物识别和自定义软件。游戏用户研究首脑会议最引人注目的结果是激励研究的激烈年龄和性别差异。

  • 没有更多pogo sticking:保护用户免受浪费的点击

    误导链接和省略信息力量用户在路由页面和子页面之间以与之链接的路由页面和子页面之间的集线器和辐条模式来回反弹,增加交互成本并随时间降低接合。使用Web Analytics工具识别和监控您网站上的Pogo-Stick行为。

  • 使用角色对数据进行细分分析

    可以在网站分析中使用角色启发段,以发现数据的趋势和推导UX洞察力。优于(a)将每个人聚集在一起或(b)在与用户行为有关的人口统计数据上进行分割。

  • 通过UX Research定义更强的A / B测试变化

    与用户的研究补充A / B拆分测试以识别真正的原因并开发出良好的知识的设计变化。

  • 定义微型转换以测量增量UX改进

    并非每个设计和内容更改都会产生立即或显着的转换率增加,但它们可能会长期影响转换率。

  • UX战略家的五个基本分析报告

    Google Analytics填充了UX战略家的非常有用的信息,定义基线和跟踪趋势,以便定义明天更加光明的目标,策略和概念。

  • 转化率

    转换增加是更好的用户体验和更多用户研究的最强大的投资回报员之一。跟踪随着时间的推移,因为它是一个相对度量。

  • 用于用户体验练习中的分析的三种用途

    为了最大限度地利用分析数据,UX专业人员需要集成这些数据,以增加定性过程的价值,而不是分散资源。