Scaling UX Research: Surveys, Web Analytics, and A/B Testing

À mesure que les produits numériques se développent, s'appuyer uniquement sur des entretiens qualitatifs ne suffit pas pour comprendre l'ensemble de votre base d'utilisateurs. Pour prendre des décisions éclairées concernant les produits, vous devez savoir comment recueillir et interpréter les données utilisateur à grande échelle. Ce cours vous guidera à travers les principes fondamentaux de la recherche quantitative en UX. Vous passerez de la compréhension du comportement utilisateur de base à la conception d'enquêtes statistiquement solides, à l'analyse du trafic Web et à la mise en place de tests d'utilisabilité à distance qui fournissent des informations exploitables. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie et les méthodologies clés de la recherche quantitative en UX. - Concevoir et lancer des enquêtes efficaces qui minimisent les biais et capturent les attitudes réelles des utilisateurs. - Analyser l'analyse Web et le suivi basé sur les événements pour découvrir comment les utilisateurs naviguent dans votre produit. - Configurer et interpréter les tests A/B pour valider les changements de conception avec une confiance statistique. - Appliquer des pratiques de recherche axées sur la confidentialité pour garantir que la collecte de données utilisateur est conforme aux normes modernes. - Synthétiser des ensembles de données quantitatifs en recommandations claires et exploitables pour les équipes de produits. Vous commencerez par maîtriser les concepts fondamentaux de la mesure UX avant de passer à des exercices écrits pratiques sur la conception d'enquêtes, l'analyse de télémétrie et les flux de travail de tests en ligne. Ce cours est conçu pour les chercheurs UX débutants, les chefs de produit et les concepteurs qui cherchent à élargir leur ensemble de compétences analytiques, sans expérience préalable en statistiques ou en programmation requise. Commencez dès aujourd'hui à apprendre à étayer vos décisions de conception avec des données utilisateur robustes et à grande échelle.