• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Analysis and Modelling of User Behaviour

2018/2019
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
4
ECTS credits
Course type:
Elective course
When:
1 year, 3 module

Программа дисциплины

Аннотация

Основные задачи, решаемые в процессе освоения дисциплины, - A-B и многомерное тестирование, мультивариантное тестирование и Multi armed bandit algorithm в оптимизации массовых сервисов, методы интеллектуального анализа логов и процессов, архитектура систем предсказательной (предиктивной) аналитики и управления операционными решениями, а также и лабораторные методы, включая eye-tracking. Акцент делается на интеграции методов и увязывании аналитики не только с локальными целями usability, но и с бизнес-целями на основе математических моделей жизненного цикла сервисов. Рассматриваются модели информационного поведения и поиска в сложных коллаборативных системах. Основными образовательными технологиями являются: работа в группах на семинарских занятиях, самостоятельная работа, проектный подход (разбор кейсов на семинарских занятиях и работа над итоговым проектом).
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Получение студентами навыков использования как традиционных методов пользовательской аналитики, применяемых в человеко-машинном взаимодействии, так и новых, включающих социально-сетевой анализ
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Способен разработать опросный инструментарий для решения аналитической задачи
  • Способен анализировать результаты экспериментального исследования, вносить изменения в дизайн
  • Способен разработать дизайн исследования для решения задачи UX-тестирования. Способен обосновать выбор метода сбора данных при проведении эксперимента, знает их ограничения и особенности применения
  • Способен обосновать применение инструментария для сбора данных, методов статистического анализа с учетом типов данных и целей исследования
  • Имеет навыки анализа пользовательских данных, полученных из онлайн-систем
  • Способен организовать индивидуальную и групповую работу для решения упражнений
  • Способен провести статистический анализ полученных данных и обобщить результаты в виде отчета
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • UX-аналитика. Дизайн экспериментального исследования
    Вводная часть. Роль аналитики в IT-компаниях. Дизайн экспериментального исследования. Составление опросников. Целевая аудитория. Выборка исследования. Размер выборки, репрезентативность выборки. Типы опросов. Чек-лист, традиционные (expert review, cognitive interview, pilot testing) и новые методы (usability testing, eye tracking, crowdsourcing). Response burden. Различия, применение, обработка результатов. Очистка данных (критерии исключения респондентов: время, противоречия, однообразие). Взвешивание и ремонт. Большой практикум: проводим онлайн-опрос(ы) и обрабатываем результаты. UX-тестирование продукта (домашнее задание и разбор)
  • Качественные методы анализа
    Качественные методы анализа и эксперименты с малыми выборками
  • Привлечение и удержание пользователей. Монетизация
    Привлечение пользователей. Оценка эффективности. Удержание пользователей в непрерывном цикле разработки. Сбор и анализ обратной связи. Монетизация. Финансовые метрики продуктов, тестирование монетизации. Практикум по подсчету метрик.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание
    Письменный отчет о результатах UX-тестирования продукта. Домашнее задание заключается в разработке дизайна исследования и проведении UX-тестирования продукта по выбору студента (сервиса, приложения)
  • неблокирующий Аудиторная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (3 модуль)
    0.16 * Аудиторная работа + 0.24 * Домашнее задание + 0.6 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Duchowski, A. T. (2007). Eye Tracking Methodology : Theory and Practice (Vol. 2nd ed). London: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=213023
  • Fritz, M., & Berger, P. D. (2015). Improving the User Experience Through Practical Data Analytics : Gain Meaningful Insight and Increase Your Bottom Line. Amsterdam: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=961223

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Hartson, R., & Pyla, P. S. (2012). The UX Book : Process and Guidelines for Ensuring a Quality User Experience. Amsterdam: Elsevier Ltd. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=453819