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。
ユーザビリティのROI、落ちてはいるがまだ十分に高い ニールセン博士のAlertbox （2008年1月22日） ユーザビリティを改善することによるビジネス指標の向上率は、現在、平均で83％である。6年前に比べるとかなり低い。それでも、収益の割に費用が安いため、ROIは高いままである。
定量調査： 何人のユーザでテストすればよいか ニールセン博士のAlertbox （2006年6月26日） ユーザビリティの計測を行うとき、20 人のユーザをテストすれば、大抵の場合は妥当な信頼区間を得られる。
運に左右されるユーザパフォーマンス ニールセン博士のAlertbox （2006年3月6日） タスクを実施してもらうと、全体の6%ほどのユーザは、達成までとにかく時間を要し、平均的な数値とはかけ離れた結果を示すことになる。運が悪かった故の悲しい結果ではあるものの、この不運をデザイナーは根絶することができるし、そうすべきである。
Slow Tail： 訪問から購入までのタイムラグ ニールセン博士のAlertbox （2005年9月6日） ユーザが購入者に転じるのに、最初の訪問から長時間かかることはよくあることだ。実際、注文の内 5 ％が、ユーザが最初に検索エンジンの広告をクリックしてから 4 週間以上経ってから行われている。
A/Bテストの位置づけ ニールセン博士のAlertbox （2005年8月15日） デザイン変更が、ビジネスの主要な評価尺度に与える実際の影響を知ることには価値があるが、多くの場合短期的な改善が焦点になってしまう。この短期的な展望は、定性テストでしか見つけることができない、もっと根本的な問題をないがしろにしてしまう。
確率論と有意性ハンティング ニールセン博士のAlertbox （2004年3月1日） ※「定量分析の危険性」への補足記事 コインを投げて、表が出る回数が多いから、コインにバイアスがあるかもしれないと、疑ったとする。実験を行い、コインを 10回投げ、7回表が出て、3回裏が出た。これはコイ…
統計的有意性の理解 ニールセン博士のAlertbox （2004年3月1日） ※「定量分析の危険性」への補足記事 本文で私は、統計分析だけに頼ると「有意とされた結果のうち、1/20 はランダムである可能性がある」と書いた。これはちょっと簡略化しすぎた言い方だ。詳細はこうだ。 「…
