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.
Dublja boja: jednako prijavljeno više uzastopnih godina.
Brojke obuhvaćaju Stručnjaci/stručnjakinje za informacijsku i komunikacijsku tehnologiju — 75 zanimanja, uključujući ovo.
Manjak: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus i još 6.
Najdulji manjak: Austria, 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.
What these words mean
The four things this section reports
- Reported demand
- Whether employers report needing people in this job — a judgement published by a national or EU body, not a count.
- Where it is heading
- Which way employment in this job is expected to move over the coming years, from an official projection.
- Openings
- Roughly how many openings arise — from growth and from people leaving the job.
- Typical pay
- What people in this job typically earn where the source publishes it. Blank does not mean unpaid; it means nobody publishes it for that place.
A measure is left out when nobody publishes it for that place, rather than shown as zero.
Which way the market leans for you
- In your favour
- More openings than people looking — employers are competing for candidates.
- Balanced
- Openings and candidates are roughly matched.
- Competitive
- More people looking than openings — expect to compete.
- Mixed evidence
- Sources disagree, or the same occupation group is short in one part and oversupplied in another.
Every source resolves to one of these four, so there is a single vocabulary to learn. What differs is the evidence behind it, which is printed underneath each verdict — a measured ratio of openings to jobseekers, or an assessment published by a national body.
How this job compares with other jobs in the same country
- Strong
- Among the strongest in that country
- Good
- Stronger than most jobs in that country
- Mixed
- About typical for that country
- Weak
- Weaker than most jobs in that country
This is a rank within one country, not a score you can carry across borders — the registers behind two countries count different people, so the same number means different things in each. It is also why a job can be among the strongest in a country and still show as Competitive: it leads the field in a market that is crowded overall.
Where these come from
Every figure is published by a national statistics office, a public employment service or an EU body, and each card names its source and the period it covers. Some places are counted monthly, others assessed once or twice a year, so two places on the same map can be describing different moments — the date is always shown.
None of this predicts one person's chances. It describes a market.
Istražite više
Pronađite svoj karijerni put i otkrijte znanost iza naših preporuka.
Može li vam analitičar/analitičarka korisničkih informacija odgovarati?
Odgovorite na tri brza pitanja. Ovo nije potpuna procjena — to je zadirkivanje koje će vam pomoći da odlučite želite li usporediti svoj profil.
Uživate li u zadacima koji zahtijevaju Priznanje?
Uživate li u zadacima koji zahtijevaju Analitičko razmišljanje?
Uživate li u zadacima koji zahtijevaju Suradnja?
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.
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
Provjerite odgovara li ova uloga DNK vaše karijere
Pristupite besplatnoj procjeni DNK karijere da vidite kako se analitičar/analitičarka korisničkih informacija slaže s vašim interesima, stilom rada i budućim putem. Za manje od 10 minuta dobit ćete personalizirani signal za fit i plan za sljedeće korake.
Skenirajte za nastavak na mobilnom uređajuAnalitičar/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
Pravi programi koji vode do ovog zanimanja, po zemlji.
Master of Science in User Experience and Service Design
Postgraduate Diploma in User Experience Design
Bachelor of Arts (Hons) in Interaction + User Experience Design
Master of Arts in User Experience and Service Design
Human-technology Interaction
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% sličnostČesto 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 20. rujna 2026. O našim podacima