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 （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 （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。
ユーザー満足度 vs. パフォーマンス指標 ニールセン博士のAlertbox （2012年10月22日） ユーザーが一般に好むのは、すぐに使える使いやすいデザインである。しかし、満足度と客観的ユーザビリティ指標の相関は100％ではない。
A/Bテスト、ユーザビリティエンジニアリング、抜本的革新：どれが最も有益か ニールセン博士のAlertbox （2012年4月5日） デザインを改善する3つのアプローチには各々使い道があるが、そのコストや効果、リスクは大きく異なる。
定量的ユーザビリティでの、正確さ vs. 洞察 ニールセン博士のAlertbox （2011年12月1日） ほんのわずかなことを過剰な精度で知ることに予算全部を使うよりは、ユーザビリティ指標の誤差範囲をより広いものとして受け入れるほうが良い。
直帰率を下げる： 2 回目のクリックをめぐって ニールセン博士のAlertbox （2008年6月30日） アクセス元の違いは訪問者が直帰してしまった理由を暗示している。サイト内のコンテンツに直接アクセスしてきた訪問者が、さらに他のページにも関心を持つようデザインすべきだ。
