Mapa de calor

Definición de mapa de calor

En publicidad y análisis web, un mapa de calor es una representación gráfica que muestra los niveles de participación de los usuarios en una página web, una aplicación o un anuncio digital. Los colores, que suelen oscilar entre fríos (actividad baja) y cálidos (actividad alta), indican los lugares en los que los usuarios hacen clic, se desplazan o colocan el cursor del ratón con más frecuencia. Los Heatmaps ayudan a los anunciantes y a los profesionales del marketing a comprender los patrones de comportamiento, optimizar la ubicación del contenido y mejorar la experiencia del usuario.

Cómo funciona Heatmap

• Una herramienta de mapas de calor (por ejemplo, Hotjar, Crazy Egg, Microsoft Clarity) está integrada en un sitio web o una campaña.
  
  
• Realiza un seguimiento de las acciones de los usuarios, como los clics, los toques, los movimientos del ratón y el comportamiento de desplazamiento.
  
  
• Los datos recopilados se visualizan con una superposición de colores:
  
  
  
  • Rojo/Naranja = Zonas de alta interacción (hotspots)
    
    
  • Amarillo/Verde = Interacción moderada
    
    
  • Azul/gris = Áreas de interacción bajas o nulas
    
    
• Se pueden generar mapas de calor para:
  
  
  
  • Páginas de destino
    
    
  • Mostrar anuncios
    
    
  • Aplicaciones móviles
    
    
  • Páginas de productos de comercio electrónico
    
    
• Los profesionales del marketing utilizan esta información para refinar los diseños, reposicionar las CTA o reducir los puntos de fricción.

Ejemplo de mapa de calor

Una marca de comercio electrónico ejecuta un análisis de mapas de calor en su página de producto. El mapa de calor muestra que los usuarios se centran en gran medida en las imágenes de los productos, pero rara vez se desplazan para ver descripciones detalladas o reseñas de clientes. Como resultado, la marca coloca los puntos de venta clave y las reseñas más arriba en la página para captar la atención de los usuarios de forma inmediata.

Por qué Heatmap es importante en la publicidad

• Revela patrones de atención de los usuarios que los análisis por sí solos pueden pasar por alto
  
  
• Ayuda a optimizar los diseños de página para mejorar la participación y las conversiones
  
  
• Identifica contenido de bajo rendimiento o llamadas a la acción mal colocadas
  
  
• Soporta pruebas A/B al mostrar las diferencias de interacción entre las versiones