Data Quality
Making Science
Sara Ranson
Sara Ranson
Data Consultant, CRO & UX

Heatmaps como apoyo del análisis de datos

01 de April de 2019
1 minuto

La analítica web funciona como un espejo de lo que está sucediendo, pero sobre todo, aporta información sobre el comportamiento y experiencia del usuario. Un analista define una estrategia de medición adecuada, si conoce a fondo el producto y sus principales objetivos de conversión. Cada estrategia de medición desarrollada, lleva asociadas una serie de herramientas que aportan al analista la información que requiere para contrastar su efectividad.

Más allá de las herramientas básicas de medición, como por ejemplo es el caso de Google Analytics o semejantes, hay una serie de herramientas complementarias que nos permiten realizar experimentos o pruebas sobre el comportamiento del usuario que visita una web.

Un análisis alternativo visual muy común son los heatmaps, que mediante un espectro de colores cálidos y fríos, construye una representación de los puntos más atractivos y menos atractivos para el usuario según su nivel de interacción. Una de las principales ventajas de este tipo de evaluación, es que nos permite valorar qué tan eficientes son los CTAs de la web y si la disposición de los elementos en su conjunto es la correcta para conducir a un nivel de conversión superior.

La intención es considerar una web como un sistema dinámico, susceptible de mejorar continuamente. Siendo así, garantizamos una mayor adaptación a las expectativas del usuario, sus intereses y sobre todo, concentrar los esfuerzos en su retención.

 

Consideraciones previas

La fiabilidad del heatmap depende en gran parte, de las características de la muestra seleccionada, principalmente en cuanto al número de usuarios. Según la herramienta que utilicemos, podemos incrementar la proporción del tamaño muestral y no limitarnos al que selecciona por defecto, que en ocasiones no alcanza siquiera la mitad de los usuarios de la web.

Otro aspecto fundamental es el período de muestreo. Este aspecto tiene más relación con el número de sesiones y el momento en el que ocurre. Antes de realizar el experimento, debemos trazar una hipótesis que estará conectada al período que deseamos evaluar. Si la única referencia es el número de sesiones, pero realmente nos gustaría evaluar el rendimiento del tráfico de una semana, quizá el muestreo finalice antes de completar dicho período. Si esto ocurre, el resultado no será representativo de todos los días de la semana.

¿Están las IPs bloqueadas? Con el objetivo de evitar la contaminación de la muestra, debemos asegurarnos de que las IPs que proceden de usuarios que consultan la web, al margen de los clientes han sido bloqueadas (por ejemplo: oficinas centrales, empleados en tiendas, etc…).

Si la herramienta que utilizas lo permite, es positivo que permita segmentar entre nuevos usuarios y usuarios recurrentes. El comportamiento en cada caso será muy diferente, no únicamente por un tema de experiencia y familiarización con la web, sino por el tipo de información en la que cada usuario estará interesado.

Según el tipo de herramienta que utilicemos, también podríamos segmentar por fuente de tráfico. Las motivaciones de los usuarios durante la sesión tendrán mucha relación con la fuente de tráfico desde la que han accedido a la web y al analista le permitirá valorar también de esta forma, la fuente más eficiente.

 

Tipos de heatmap

Click heatmap

Registran con el característico patrón de color, el porcentaje de usuario que clica en un punto concreto de una página. Algunos modelos antiguos, únicamente registraban información sobre los puntos de una página que disponían de algún enlace pero en la actualidad, es posible conocer también el resto de puntos de una página donde el usuario clica aunque no se trate de enlaces. Estas representaciones nos llevan a cuestionar los CTAs existentes o aprovechar otros puntos de una página.

Scroll heatmaps

Mediante la disposición de bandas horizontales, indica el porcentaje de usuarios que alcanzan mediante scroll cada bloque de una página. Es muy útil en cuanto a la valoración de la eficacia del contenido expuesto, su distribución y a las posibles modificaciones en el diseño de una página.

Mouse movement heatmaps

Son similares a los heatmaps de clics, con la diferencia de que en este caso, se evalúa en qué puntos de una página el usuario está deteniendo el ratón. Se concluye que dichos puntos son los que suscitan mayor interés y se considera una buena sustitución a los estudios de “eye-tracking”, debido a la implicación del presupuesto que este último supone. No obstante, este tipo de test no representan datos de dispositivos tablet o móviles, dado que en dispositivos táctiles no es posible realizar este tipo de registro.

 

¿Alguna duda? ¿Te gustaría aplicar esta herramienta en tus proyectos? Desde Making Science contamos con el apoyo de un gran equipo de profesionales multidisciplinares con experiencia, que tendrán la mejor solución para tí.

 

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