Analytics & Metrics- 分析與指標

Concepts and Methods

Quantitative UX Metrics and Data Analysis 定量使用者體驗指標與資料分析

Practical vs. Statistical Significance 統計顯性 vs. 實際顯著性：理解差異
Confounding Variables in Quantitative Studies 定量研究中的混雜變數：如何識別與避免
Analytics vs. Quantitative Usability Testing 分析工具與定量可用性測試的區別
Success Rate vs. Completion 成功率與完成率的區別：如何正確衡量使用者行為
Why Confidence Intervals Matter for UX 置信區間：解讀定量使用者研究資料的基礎工具
Handling Insignificance in UX Data 在不確定的資料下如何做設計決策：定量與定性分析的結合
Convenience vs. Probability Sampling in UX Research 便利抽樣與機率抽樣在使用者體驗研究中的應用

Benchmarking and ROI 基準測試與投資回報率（ROI）

The Benefits of Benchmarking Your Product's UX 基準測試：衡量產品使用者體驗的改進
Benchmark Usability Testing 什麼是基準測試研究 以及如何應用？
How to Measure the ROI of UX: Establishing Effective Metrics 如何衡量UX體驗的ROI：建立有效的衡量指標

Conversion and Metrics 轉化率與指標

Macro vs. Micro Conversions 宏觀與微觀轉化：如何有效衡量使用者行為
What Is a Conversion Rate, and What Does It Mean for UX? 轉化率（Conversion Rate）：關鍵的分析指標
Vanity Metrics 什麼是虛榮指標
Vanity Metrics: Add Context to Add Meaning 虛榮指標:透過新增上下文提升資料意義

Strategic Insights and Decision Making 戰略洞察與決策

Recognize Strategic Opportunities with Long-Tail Data 識別長尾資料的戰略機會
Triangulation: Get Better Research Results by Using Multiple UX Methods 多樣化使用者研究方法：為何“多角度驗證”能帶來更可靠的結果

User Behavior Analysis 使用者行為分析

How to Interpret User Time Spent and Page Views 在使用者體驗中，“更多”不一定更好，也不一定更差
Statistically-Generated Personas 定性與定量結合的使用者洞察工具

Case Studies

Three Myths About Calculating the ROI of UX 使用者體驗 ROI 計算的三大誤區
Calculating ROI for Design Projects in 4 Steps | 設計專案ROI計算四步驟
Calculating ROI for Design Projects 如何計算使用者體驗（UX）的投資回報率（ROI）
Don't Overthink UX ROI 使用者體驗（UX）投資回報率（ROI）計算：有效簡化策略