アナリティクスにおけるユーザー経路の理解 ニールセン博士のAlertbox （4月5日） ユーザージャーニーに関する情報源はアナリティクスだけではないが、パスレポートは、潜在的な問題、典型的な動線、重要な行動の直前にユーザーが接するコンテンツについての洞察を提供してくれる。
キャンベルの法則： 指標への執着がもたらす負の側面 ニールセン博士のAlertbox （2022年5月17日） 組織が他のすべてを犠牲にして指標の最適化を行うと、自らを指標不正の危険にさらすことになる。そして、最終的には、Facebookのスキャンダルが示すように、ユーザーを裏切り、ビジネス目標を達成できなくなる恐れがある。
定性調査での指標の収集 ニールセン博士のAlertbox （2021年12月7日） 定量的な調査を実施しない限り、成功率や平均値などの記述統計を報告しないようにしよう。報告される数値は、信頼区間や統計的有意性などの統計情報が付加された適切なものでなければならない。
定性的ユーザビリティ調査の数値が信用できない理由 ニールセン博士のAlertbox （2021年10月26日） 定性的なユーザビリティ調査は、ユーザー数が少なく、プロトコルにばらつきがあるため、調査から得られる数値の測定誤差が大きくなり、母集団の実際の行動・態度を十分に反映していない可能性がある。
UXの改善を数値で示す：ケーススタディ ニールセン博士のAlertbox （2021年7月7日） 金属・木材加工機械のB2Bサイトの情報アーキテクチャを、調査に基づいて全面的に見直したところ、見つけやすさが85％向上した。
UX調査における評価尺度： リッカート尺度かSD法か ニールセン博士のAlertbox （2021年3月22日） リッカート尺度とSD法は、製品、サービス、エクスペリエンスに対する態度を調べるために利用される手段だ。しかし、状況によっては、一方が他方よりもうまく機能することもある。
ペルソナを使ってアクセス解析データをセグメントしよう ニールセン博士のAlertbox （2014年12月22日） Webサイトのアクセス解析に、ペルソナ由来のセグメントを利用すれば、データの傾向が明らかになり、UXに関する知見が導き出せる。そのほうが、全員を一括りにする、あるいは、ユーザー行動に無関係なデモグラフィック属性でセグメントする、といったやり方よりもうまくいく。
ユーザーエクスペリエンス実践における、アクセス解析の3用途 ニールセン博士のAlertbox （2014年1月29日） アクセス解析データを最大限に活用するために、UXの専門家は、リソースを奪うのではなく質的なプロセスの価値を高めるよう、こうしたデータの統合をする必要がある。
インターネットでのアクティビティバイアスは、ユーザーの行動にムラを作る ニールセン博士のAlertbox （2013年10月7日） 人々がWebをどれだけ利用するかは、日によって劇的に異なる。そのことは、アクセス解析の安易な解釈を歪めてしまう可能性を持っている。
