Profesionalni profil

Analitičar/analitičarka korisničkih informacija

Ključne činjenice

Analitičari korisničkih informacija ocjenjuju interakciju i iskustvo klijenata te analiziraju ponašanje korisnika, stavove i emocije o uporabi određenog proizvoda, sustava ili usluge. Iznose prijedloge za poboljšanje povezanosti i upotrebljivosti proizvoda, sustava ili usluga. Pritom uzimaju u obzir praktične, iskustvene, afektivne, značajne i vrijedne aspekte interakcije između ljudi i računala te vlasništva nad proizvodima, kao i percepciju osobe o aspektima sustava kao što su korisnost, jednostavnost uporabe i učinkovitost te dinamiku korisničkog iskustva.

Tržište rada
Manjak u zemlji Austrija i još 8 zemalja
ELA/EURES 2025
Industrija
Umjetnost, zabava i dizajn
Obrazovanje
Preddiplomski sveučilišni studij
30%
Otpornost Rezultat · 2026 (Što više, to bolje)
Preddiplomski sveučilišni studij 62% AI izloženost · 2026
Tržište rada

Gdje se traži ovo zanimanje

Prijavljeni manjak i višak radne snage, po godinama. Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.

Brojke obuhvaćaju Stručnjaci/stručnjakinje za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju — 75 zanimanja, uključujući ovo.

10 od 14 s manjkom2025Svih 30 raste3.7Mradna mjesta do 2035.

Manjak: Austrija, Belgija, Bugarska, Cipar i još 6.

Najdulji manjak: Austrija, 3 godine.

Odaberite područje na karti kako biste vidjeli njegove podatke.

O ovom izvoru›

Izvor: ELA/EURES, manjak i višak radne snage. Podaci se objavljuju na razini skupine zanimanja i obuhvaćaju Europu. Izdanja se razlikuju po ustroju priloga i po obuhvaćenim zemljama, pa razlika među godinama ne znači uvijek da se tržište rada promijenilo. Zemlje u sivoj nisu prijavljene, što nije isto što i uravnoteženost.

Što ove riječi znače

Četiri stvari koje ovaj odjeljak prikazuje

Prijavljena potražnja
Prijavljena potražnja pokazuje navode li poslodavci da im trebaju ljudi za ovo zanimanje — riječ je o procjeni koju objavljuje nacionalno tijelo ili tijelo EU-a, a ne o brojčanom podatku.
U kojem smjeru ide
U kojem smjeru ide pokazuje u kojem se smjeru očekuje da će se zaposlenost u ovom zanimanju kretati tijekom sljedećih godina, na temelju službene projekcije.
Slobodna mjesta
Slobodna mjesta pokazuju koliko se otprilike otvara radnih mjesta — zbog rasta i zbog ljudi koji napuštaju to zanimanje.
Uobičajena plaća
Uobičajena plaća pokazuje koliko ljudi u ovom zanimanju obično zarađuju ondje gdje izvor objavljuje taj podatak. Ako je podatak prazan, to ne znači da se posao ne plaća; znači da ga nitko ne objavljuje za to mjesto.

Mjera se izostavlja kada je nitko ne objavljuje za to mjesto, umjesto da se prikaže kao nula.

Na koju stranu tržište naginje

U vašu korist
Više slobodnih mjesta nego tražitelja — poslodavci se natječu za kandidate.
Uravnoteženo
Slobodna mjesta i tražitelji približno su izjednačeni.
Konkurentno
Više tražitelja nego slobodnih mjesta — očekujte konkurenciju.
Proturječni podaci
Izvori se ne slažu ili u istoj skupini zanimanja negdje nedostaje ljudi, a drugdje ih je višak.

Svaki izvor rezultat svrstava u jednu od ove četiri kategorije: U vašu korist, Uravnoteženo, Konkurentno ili Proturječni podaci, pa trebate naučiti samo jedan skup naziva. Razlikuju se dokazi koji stoje iza toga, a oni su navedeni ispod svake kategorije — izmjereni omjer slobodnih mjesta i tražitelja posla ili procjena koju objavljuje nacionalno tijelo.

Kako se ovo zanimanje uspoređuje s drugim zanimanjima u istoj zemlji

Snažna
Među najjačima u državi that country
Dobra
Jače od većine zanimanja u državi that country
Mješovita
Otprilike uobičajeno za državu that country
Slaba
Slabije od većine zanimanja u državi that country

Ovo je poredak unutar jedne zemlje, a ne ocjena koju možete uspoređivati preko granica — registri na kojima se podaci temelje u dvjema zemljama obuhvaćaju različite ljude, pa isti broj u svakoj zemlji znači nešto drugo. Zato se zanimanje može ubrajati među najjača u zemlji, a ipak biti označeno kao Konkurentno: predvodi područje na tržištu koje je u cjelini pretrpano.

Odakle dolaze ovi podaci

Svaki podatak objavljuje nacionalni statistički ured, javna služba za zapošljavanje ili tijelo EU-a, a na svakoj je kartici naveden izvor i razdoblje na koje se podatak odnosi. U nekim se mjestima podaci prikupljaju mjesečno, a u drugima se procjenjuju jednom ili dvaput godišnje, pa dva mjesta na istoj karti mogu opisivati različite trenutke — datum je uvijek naveden.

Ništa od ovoga ne predviđa izglede pojedinca. Opisuje tržište.

Prijavljena potražnja · Uobičajena plaća · U kojem smjeru ide (Hrvatska, Slovenija, Austrija, Njemačka, Italija, Irska)
Prijavljena potražnja · Uobičajena plaća · U kojem smjeru ide
Prijavljena potražnja Uobičajena plaća U kojem smjeru ide
Hrvatska Prijavljen manjak ELA/EURES 2022 * — +96,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Slovenija Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * — +60,9% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Austrija Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * — +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Njemačka Prijavljen manjak ELA/EURES 2024 * — +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Italija Nije prijavljeno — +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 *
Irska Prijavljen manjak ELA/EURES 2025 * — +32,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 *

* Objavljuje se za skupine zanimanja, ne za pojedinačne nazive radnih mjesta.

Pružate li karijerno savjetovanje učenicima, klijentima ili zaposlenicima? Upotrijebite ove podatke o zanimanju u svojoj organizaciji.

NexFuture™

Budućnost za analitičar/analitičarka korisničkih informacija

The outlook for analitičar/analitičarka korisničkih informacija reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

Kako se računaju ovi rezultati?

Indeks otpornosti (0–100) procjenjuje koliko je ovo zanimanje strukturalno zaštićeno od automatizacije i AI ometanja, temeljen na analizi na razini zadataka. Viši rezultati znače više zadataka koji zahtijevaju ljudsku prosudbu. AI izloženost prikazuje procijenjeni postotak radnih sati koje bi trenutačne AI mogućnosti mogle zahvatiti. Ovo su strukturalni pokazatelji izvedeni iz modela, ne predviđanja o individualnoj sigurnosti posla.

Igraj budućnost
Kako bi se analitičar/analitičarka korisničkih informacija mogao promijeniti kako usvajanje umjetne inteligencije raste?

Nekoliko područja zadataka može se pomaknuti prema tijekovima rada potpomognutim umjetnom inteligencijom, tako da ponovna vještina postaje važnija.

Značajna transformacija na razini zadataka procjenjuje se za 11 godina (oko 2037) prema odabranom scenariju „Očekivano“.
~25%
Otpornost
Rizik automatizacije
EXP~65%
Ljudski rub
MOAT~30%

Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.

2026
2032
2042
Brzina usvajanja umjetne inteligencije:

Procjena na temelju modela. Koristite ga kao signal za planiranje, a ne jamstvo.

Kako AI može promijeniti ovu ulogu

Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.

30% U ljudskom vlasništvu

Što još ovisi o ljudima

  • mjeriti upotrebljivost softvera
  • ocjenjivati interakciju korisnika s IKT aplikacijama
  • određivati tehničke zahtjeve
Ljudska prednost Da biste ostali ispred u ovoj ulozi, fokusirajte se na dizajn softverske interakcije i interakcija čovjek-računalo. Ove vještine usmjerene na čovjeka najteže je AI replicirati u sljedećih 20 godina.
28% Asist

Gdje AI može postati kopilot

  • mjeriti povratne informacije korisnika
  • analizirati poslovne zahtjeve
  • provesti kvantitativna istraživanja
62% Automatizirati

Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji

  • izvješćivati o rezultatima analiza
  • koristiti mapu iskustva
  • kreirati prototip rješenja za korisnička iskustva
Detaljna analiza

Vitalni znakovi i AI vektori

Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji

0-100%
AI / strojno učenje 28%

Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja

Generativna AI 7%

Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela

Kognitivni softver 6%

Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa

Robotska i fizička automatizacija 1%

Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima

Tehnički detalji
Metodologija: NexFuture v3.0 Izvori: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Ažurirano: lis 2026.

NexFuture v3.0 procjenjuje izloženost automatizaciji izravno iz ESCO-ovih ključnih skupina vještina, ponderiranu masom vještina i kalibriranu prema stručnim sidrima. Rezultati su vjerojatnosne procjene, ne jamstva. Za potpune pojedinosti pogledajte NexFuture metodološku bijelu knjigu.

Mjeri izloženost automatizaciji. Ne mjeri plaću, potražnju ni koliko poslova postoji u vašoj blizini.

Dan u životu

Što ljudi u ovoj ulozi obično rade

Umjetnost, zabava i dizajn

Dan u životu

Tipičan dan kao analitičar/analitičarka korisničkih informacija

09
09:00 · jutro
izvršiti istraživanje aktivnosti IKT korisnika
Obavljati istraživačke zadaće kao što su pronalaženje sudionika, izrada rasporeda zadaća, prikupljanje empirijskih podataka, analiza podataka i izrada materijala kako bi se procijenila interakcija korisnika s IKT sustavom, programom ili aplikacijom.
10
10:30 · Sredina jutra
koristiti mapu iskustva
Ispitivati sve interakcije i dodirne točke ljudi s proizvodom, robnom markom ili uslugom. Odrediti ključne varijable kao što su trajanje i učestalost svih dodirnih točaka.
12
12:00 · podne
kreirati prototip rješenja za korisnička iskustva
Osmišljavati i izrađivati nacrte, prototipove i tokove za pronalaženje rješenja za korisničko iskustvo (UX) ili prikupljanje povratnih informacija od korisnika, klijenata, partnera ili dionika.
14
14:00 · poslijepodne
mjeriti upotrebljivost softvera
Provjeriti praktičnost softverskog proizvoda za krajnjeg korisnika. Utvrditi probleme korisnika i provesti prilagodbe radi poboljšanja prakse upotrebljivosti. Prikupljati ulazne podatke o načinu na koji korisnici ocjenjuju softverske proizvode.
15
15:30 · Kasno popodne
ocjenjivati interakciju korisnika s IKT aplikacijama
Ocjenjivati interakciju korisnika s IKT aplikacijama kako bi analizirali njihovo ponašanje, donosili zaključke (primjerice, o njihovim motivima, očekivanjima i ciljevima) i poboljšali funkcionalnosti aplikacija.
17
17:00 · Zaključak
analizirati poslovne zahtjeve
Proučavati potrebe i očekivanja klijenata za proizvod ili uslugu kako bi se utvrdile i riješile nedosljednosti i moguća neslaganja uključenih dionika.

Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.

Vještine i znanja

Što vam je potrebno za ovaj posao

Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.

Bitne vještine
provođenje akademskog istraživanja ili istraživanja tržišta
  • provesti kvantitativna istraživanja

    Provesti sustavnu empirijsku istragu pojava koje se mogu promatrati putem statističkih, matematičkih ili računalnih tehnika.

  • provesti kvalitativno istraživanje

    Prikupljati relevantne informacije primjenom sustavnih metoda kao što su razgovori, fokusne skupine, analiza teksta, opažanja i studije slučaja.

analiziranje poslovnih aktivnosti
  • mjeriti povratne informacije korisnika

    Ocjenjivati komentare korisnika kako bi se saznalo osjećaju li se korisnici zadovoljnima ili nezadovoljnima s proizvodom ili uslugom.

  • analizirati poslovne zahtjeve

    Proučavati potrebe i očekivanja klijenata za proizvod ili uslugu kako bi se utvrdile i riješile nedosljednosti i moguća neslaganja uključenih dionika.

upravljanje digitalnim podacima te njihovo prikupljanje i pohranjivanje
  • koristiti mapu iskustva

    Ispitivati sve interakcije i dodirne točke ljudi s proizvodom, robnom markom ili uslugom. Odrediti ključne varijable kao što su trajanje i učestalost svih dodirnih točaka.

upravljanje informacijama
  • kreirati prototip rješenja za korisnička iskustva

    Osmišljavati i izrađivati nacrte, prototipove i tokove za pronalaženje rješenja za korisničko iskustvo (UX) ili prikupljanje povratnih informacija od korisnika, klijenata, partnera ili dionika.

praćenje i vrednovanje uspješnosti pojedinaca
  • ocjenjivati interakciju korisnika s IKT aplikacijama

    Ocjenjivati interakciju korisnika s IKT aplikacijama kako bi analizirali njihovo ponašanje, donosili zaključke (primjerice, o njihovim motivima, očekivanjima i ciljevima) i poboljšali funkcionalnosti aplikacija.

intervjuiranje
  • provesti istraživački intervju

    Upotrebljavati metode i tehnike profesionalnog istraživanja i vođenja intervjua radi prikupljanja relevantnih podataka, činjenica ili informacija, za stjecanje novih uvida i potpuno razumijevanje poruke ispitanika.

provođenje studija, istraživanja i ispitivanja
  • izvršiti istraživanje aktivnosti IKT korisnika

    Obavljati istraživačke zadaće kao što su pronalaženje sudionika, izrada rasporeda zadaća, prikupljanje empirijskih podataka, analiza podataka i izrada materijala kako bi se procijenila interakcija korisnika s IKT sustavom, programom ili aplikacijom.

ugrađivanje drvenih i metalnih dijelova
  • mjeriti upotrebljivost softvera

    Provjeriti praktičnost softverskog proizvoda za krajnjeg korisnika. Utvrditi probleme korisnika i provesti prilagodbe radi poboljšanja prakse upotrebljivosti. Prikupljati ulazne podatke o načinu na koji korisnici ocjenjuju softverske proizvode.

dokumentiranje tehničkih dizajna, postupaka, problema ili aktivnosti
  • izvješćivati o rezultatima analiza

    Izrađivati dokumente istraživanja ili održavati prezentacije radi izvješćivanja o rezultatima provedenog projekta istraživanja i analize, navodeći pritom postupke i metode analize koji su doveli do rezultata te moguća tumačenja rezultata.

razrađivanje operativnih politika i postupaka
  • određivati tehničke zahtjeve

    Određivati tehnička svojstva robe, materijala, metoda, procesa, usluga, sustava, softvera i funkcija utvrđivanjem i odgovaranjem na posebne potrebe koje moraju biti zadovoljene u skladu sa zahtjevima potrošača.

Područja znanja & Softver i tehnologije
Područja znanja
  • dizajn softverske interakcije

    Metodologije za oblikovanje interakcije između korisnika i softverskog proizvoda ili usluge kako bi se zadovoljile potrebe i želje većine ljudi koji će se povezati s proizvodom i pojednostavnila komunikacija između proizvoda i korisnika, kao što je dizajn usmjeren prema cilju.

  • interakcija čovjek-računalo

    Proučavanje ponašanja i interakcije između digitalnih uređaja i ljudskih bića.

  • korisnost aplikacija

    Postupak kojim se mogu definirati i mjeriti naučljivost, djelotvornost, korisnost i jednostavnost upotrebe softverske aplikacije.

  • agilno upravljanje projektima

    Pristup agilnog upravljanja projektima je metodologija za planiranje, upravljanje i nadzor resursa IKT-a kako bi se ostvarili specifični ciljevi i upotrebljavali alati IKT-a za upravljanje projektom.

  • korisnički zahtjevi IKT sustava

    Postupak koji služi za usklađivanje potreba korisnika i organizacija s komponentama i uslugama sustava, uzimajući u obzir dostupne tehnologije i tehnike potrebne za određivanje i navođenje zahtjeva, ispitivanjem korisnika kako bi se utvrdili simptomi problema i analiziranjem simptoma.

  • LDAP

    Računalni jezik LDAP je jezik upita za dohvaćanje informacija iz baze podataka i dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije.

  • LINQ

    Programski jezik LINQ je jezik upita za dohvaćanje informacija iz baze podataka i dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije. Razvija ga softverska tvrtka Microsoft.

  • MDX

    Računalni jezik MDX je jezik upita za dohvaćanje informacija iz baza podataka i dokumenata koji sadržavaju potrebne informacije. Razvija ga softverska tvrtka Microsoft.

  • metodologije upravljanja projektima u IKT-u

    Metodologije ili modeli za planiranje, upravljanje i nadgledanje IKT resursa kako bi se ostvarili posebni ciljevi, takve metodologije su Waterfall, Incremental, V-Model, Scrum ili Agile te upotreba alata za upravljanje projektima u IKT-u.

Međusektorske vještine
  • interaktivni mediji
  • kognitivna psihologija
  • znanost o ponašanju
Softver i tehnologije
Adobe IllustratorAdobe InDesignSASPythonRThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsMicrosoft Visual BasicAdobe Creative Cloud softwareExtensible markup language XMLC++Hypertext markup language HTMLOracle JavaJavaScriptDassault Systemes SolidWorksAtlassian JIRAMozilla FirefoxCascading style sheets CSSApple SafarijQueryAJAXJavaScript Object Notation JSONMicrosoft Internet ExplorerAdobe DreamweaverComputer aided design CAD softwareDassault Systemes CATIANational Instruments LabVIEWStatistical softwareDynamic hypertext markup language DHTMLMathWorks SimulinkDebugging softwareGraphical user interface GUI design softwareSimulation softwareRegression testing softwareUsability testing softwareUser interface design softwareTechSmith CamtasiaAltia DesignNoldus Information Technology The Observer XTDartfish ProSuite
Ključne osobine koje su vam potrebne
Priznanje Analitičko razmišljanje Suradnja Integritet Prilagodljivost/Fleksibilnost Pouzdanost Raznolikost Postignuće Samokontrola Otpornost na stres Postignuće/Napori Neovisnost Inovacija Vođstvo Briga za druge Socijalna orijentacija
Ključne nagrade koje možete očekivati
PostignućeUvjeti radaPriznanjeOdnosiPodrškaNeovisnost
Kako se kvalificirati

Analitičar/analitičarka korisničkih informacija: kako steći kvalifikacije i gdje studirati

Što je obično potrebno za kvalifikaciju: razina obrazovanja, gdje je to regulirana profesija i gdje studirati.

Tipična razina obrazovanja

Preddiplomski sveučilišni studij

Napredovanje u karijeri

Putovi rasta i slične uloge

Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.

Za organizacije

Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.

Uobičajena pitanja

Često postavljana pitanja

Koje su najvažnije vještine za uspjeh u ulozi analitičara/analitičarke korisničkih informacija?
Osim izvrsnih analitičkih sposobnosti, potrebna je i sposobnost razumijevanja ljudskog ponašanja, izvrsne komunikacijske vještine (za prezentiranje nalaza) i sposobnost suradnje s različitim timovima. Poznavanje alata za analizu podataka (npr. Google Analytics, Hotjar) je također vrlo korisno.
Što znači 'praktični, iskustveni, afektivni, značajni i vrijedni aspekti interakcije'?
To se odnosi na sveobuhvatno razumijevanje korisničkog iskustva. 'Praktični' aspekti se odnose na funkcionalnost i učinkovitost proizvoda. 'Iskustveni' aspekti se odnose na osjećaj koji korisnik dobiva pri korištenju. 'Aфективni' aspekti uključuju emocionalni odziv korisnika. 'Značajni' aspekti se odnose na to kako proizvod pomaže korisniku u ostvarenju njegovih ciljeva, a 'vrijedni' aspekti na percepciju vrijednosti koju korisnik dobiva u odnosu na uloženo vrijeme i trud.
Mogu li raditi kao analitičar/analitičarka korisničkih informacija kao freelancer?
Da, ova uloga je sve češće dostupna i kao freelancing mogućnost. Iako je primarno zaposlenje, sve više tvrtki traži freelancere za specifične projekte ili kratkoročnu podršku u analizi korisničkih informacija.
Analitičar/Analitičarka Korisničkih Informacija — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
101.140 dolara godišnje prema medijanu, na dan 2025-05. Medijani saveznih država kreću se od 81.820 do 156.510 dolara. Izvor: US Bureau of Labor Statistics. Podatak se odnosi na Sjedinjene Države i nije projekcija za Europu.

Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 3. listopada 2026. O našim podacima