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.
Analitičari/analitičarke korisničkih informacija analiziraju kako korisnici komuniciraju i djeluju s našim proizvodima, sustavima i uslugama. Vaš rad uključuje detaljno istraživanje korisničkog ponašanja, stavova i emocija, uzimajući u obzir različite aspekte interakcije – praktične, iskustvene, emocionalne i vrijednosne. Na temelju tih analiza, predlažete konkretna poboljšanja koja će učiniti naše proizvode jednostavnijima za korištenje, učinkovitijima i općenito boljim za korisnike.
- • Analiziranje podataka o korisničkom ponašanju iz različitih izvora (npr. ankete, intervjui, analitika web stranica i aplikacija).
- • Identifikacija problema u korisničkom iskustvu i predlaganje rješenja za poboljšanje upotrebljivosti i korisnosti proizvoda.
- • Izrada izvještaja i prezentacija s analizama i preporukama za relevantne dionike.
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.
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 | |
|---|---|---|---|
| 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.
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.
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.
Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.
Nekoliko područja zadataka može se pomaknuti prema tijekovima rada potpomognutim umjetnom inteligencijom, tako da ponovna vještina postaje važnija.
Ilustrativni scenarij na temelju automatizacije zadataka — nije prognoza. Vrijednosti se zaokružuju što gledate dalje unaprijed.
Procjena na temelju modela. Koristite ga kao signal za planiranje, a ne jamstvo.
Usporedite ovo sa svojim profilom
Kako AI može promijeniti ovu ulogu
Deterministička interpretacija trenutnih signala uloga na temelju modela — nije jamstvo zamjene.
Što još ovisi o ljudima
- mjeriti upotrebljivost softvera
- ocjenjivati interakciju korisnika s IKT aplikacijama
- određivati tehničke zahtjeve
Gdje AI može postati kopilot
- mjeriti povratne informacije korisnika
- analizirati poslovne zahtjeve
- provesti kvantitativna istraživanja
Zadaci koji su najviše izloženi automatizaciji
- izvješćivati o rezultatima analiza
- koristiti mapu iskustva
- kreirati prototip rješenja za korisnička iskustva
Vitalni znakovi i AI vektori
Vektori izloženosti umjetnoj inteligenciji
0-100%Izloženost AI-podržanoj analizi, prepoznavanju uzoraka i zadacima prediktivnog modeliranja
Izloženost generiranju sadržaja, kreativnom povećanju i alatima velikih jezičnih modela
Izloženost automatizaciji toka rada, softveru za podršku odlučivanju i digitalizaciji procesa
Izloženost fizičkoj automatizaciji, robotici i pomicanju zadataka vođenom senzorima
Tehnički detalji
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.
Što ljudi u ovoj ulozi obično rade
Umjetnost, zabava i dizajn
Tipičan dan kao analitičar/analitičarka korisničkih informacija
09 09:00 · jutro izvršiti istraživanje aktivnosti IKT korisnika
10 10:30 · Sredina jutra koristiti mapu iskustva
12 12:00 · podne kreirati prototip rješenja za korisnička iskustva
14 14:00 · poslijepodne mjeriti upotrebljivost softvera
15 15:30 · Kasno popodne ocjenjivati interakciju korisnika s IKT aplikacijama
17 17:00 · Zaključak analizirati poslovne zahtjeve
Redoslijed zadataka je ilustrativan. Pojedini dani variraju.
Što vam je potrebno za ovaj posao
Vještine, znanja i alati koje ova uloga zahtijeva — te osobine i nagrade koje s njom dolaze.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
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.
- interaktivni mediji
- kognitivna psihologija
- znanost o ponašanju
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.
Preddiplomski sveučilišni studij
337 studijskih programa u zemljama kojih ukupno ima 21 poučava temeljnim vještinama ovog zanimanja. Uz to 315 kratkih tečajeva koji razvijaju po jednu vještinu.
Putovi rasta i slične uloge
Istražite tipične putove napredovanja u karijeri, srodne vještine i slične uloge kako biste planirali svoj sljedeći prijelaz.
Gdje se uklapa analitičar/analitičarka korisničkih informacija?
Rezultati sličnosti temeljeni na preklapanju vještina iz ESCO podataka.
ispitivač uporabljivosti IKT-a / ispitivačica dostupnosti IKT-a
33% sličnostispitivač/ispitivačica dostupnosti IKT-a
32% sličnostvoditelj/voditeljica za IKT istraživanja
25% sličnostispitivač/ispitivačica računalnih igrica
24% sličnoststručnjak/stručnjakinja za testiranje informatičkih sustava
21% sličnostispitivač/ispitivačica IKT sustava
18% sličnostZa organizacije
Podaci na ovoj stranici u službi su vaših učenika, klijenata i zaposlenika.
Često postavljana pitanja
Koje su najvažnije vještine za uspjeh u ulozi analitičara/analitičarke korisničkih informacija?
Što znači 'praktični, iskustveni, afektivni, značajni i vrijedni aspekti interakcije'?
Mogu li raditi kao analitičar/analitičarka korisničkih informacija kao freelancer?
Analitičar/Analitičarka Korisničkih Informacija — kolika je plaća u Sjedinjenim Državama?
Izvori: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Podaci ažurirani 3. listopada 2026. O našim podacima