Cómo Utilizar el Análisis de Mapas de Calor para Potenciar la Retención de Usuarios
Convertirse en un gestor de productos orientado por datos es una de las mejores cosas que puedes hacer para mejorar tus habilidades en el producto.
Como parte de ese esfuerzo, probablemente ya has empezado a trabajar con varias herramientas de analítica e incluso intentado basar tus decisiones en los datos que proporcionan. Si has llegado a este artículo, supongo que también te interesa analizar la interfaz de usuario utilizando mapas de calor.
Si es así, has llegado al lugar indicado. ¡Vamos a profundizar en esta valiosa herramienta!
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¿Qué son las analíticas de mapas de calor (y cómo funcionan)?
El análisis de mapas de calor es una metodología para medir, visualizar y analizar el comportamiento de tus usuarios utilizando—¡lo adivinaste!—mapas de calor.
Los mapas de calor son capturas de pantalla de tu interfaz de usuario resaltadas con distintos colores según la forma en que los usuarios interactúan con las diversas áreas de la página. Los colores empleados suelen ir del rojo (mucha interacción del usuario) al azul (poca interacción).
El mapa de calor anterior es un ejemplo de "mapa de clics", que rastrea y visualiza los puntos calientes donde los usuarios hacen clic.
Como podemos ver, los botones de Iniciar sesión y Crear cuenta reciben muchos clics aquí, pero el menú de navegación superior apenas recibe atención de los usuarios.
Los mapas de calor son herramientas de visualización fantásticas para analizar tu producto y la experiencia de usuario. Ofrecen una variedad de beneficios, pero también hay desventajas en su uso. Sigamos adelante y aprendamos un poco más sobre ambos lados de esta herramienta.
¿Cuáles son los beneficios de usar herramientas de mapas de calor?
El software de mapas de calor se está volviendo cada vez más popular. En la década pasada solía ser territorio exclusivo de los especialistas en marketing digital, hasta que los equipos de producto descubrieron lo útiles que son para optimizar la experiencia del usuario. Hoy en día, se han convertido en una herramienta indispensable para los jefes de producto y diseñadores UX.
Y hay una buena razón para que estas herramientas hayan alcanzado tanta popularidad: son tan buenas transmitiendo los datos de comportamiento de tus usuarios. Si aún no has incorporado una en tu stack de producto, integrar una herramienta de mapas de calor es imprescindible—y aquí tienes algunos de los beneficios que, espero, convencerán a tu equipo de producto para adoptarla.
Los mapas de calor son excelentes para visualizar datos complejos
¿Te imaginas cómo se verían los datos de clic de usuario en un formato no visual? Probablemente algo como esto:
¡Ay, mis ojos!
Ahora intenta sacar conclusiones sobre el comportamiento del usuario basándote en estos datos. ¿Puedes decirme en qué botones les gusta hacer clic a los usuarios? Probablemente no.
Ahora, probemos con una representación visual de los mismos datos.
Es mucho más fácil determinar qué botones funcionan mejor al mirar este elemento visual, ¿verdad?
La belleza de los mapas de calor radica en su capacidad para transmitir información compleja de forma muy fácil de digerir.
Los mapas de calor te ayudan a identificar la intención del usuario
Las herramientas modernas de analítica web (por ejemplo, Google Analytics o Amplitude) son excelentes para rastrear y visualizar el comportamiento y los datos demográficos de los visitantes de tu sitio web (Hablo de la web, pero los mapas de calor son igual de útiles para dispositivos y aplicaciones móviles). Pero su principal inconveniente es que los datos que recopilan son demasiado “cuantitativos” y carecen de la perspectiva “cualitativa” que explica por qué los usuarios se comportan de cierta manera.
Si 2.000 usuarios se registran en tu producto todos los días, pero solo 100 descargan e instalan tu aplicación, puedes afirmar con seguridad que algo falla en la activación. Pero no podrás identificar el problema exacto, ni las razones por las que la gente falla al instalar la app.
Sin embargo, si utilizaras una herramienta de mapa de calor, podrías revisar el mapa de “rage click” y ver que tu botón de descarga no funciona en ciertos navegadores, y que los usuarios se frustran y hacen clic repetidamente sobre él.
Esta es otra de las mejores características de los mapas de calor: pueden complementar tus datos cuantitativos con información cualitativa.
Los mapas de calor son alternativas económicas a las pruebas de usabilidad
Permíteme ser claro. Los mapas de calor no pueden ni deben reemplazar las pruebas de usabilidad. Evaluar la usabilidad es sumamente valioso para tu producto y tus esfuerzos de diseño, y nunca deberías considerar prescindir de ello.
Sin embargo, los mapas de calor te ahorrarán tiempo y esfuerzo al realizar pruebas de usabilidad sobre elementos básicos de la página y recorridos comunes de usuario. Por ejemplo, si estás probando algo tan sencillo como una página de inicio de sesión, realmente no necesitas organizar una sesión de prueba de usabilidad.
Todo lo que hacen tus usuarios en una página de inicio de sesión es ingresar sus credenciales y hacer clic en uno de los botones de llamada a la acción disponibles en la página. Al observar los datos del mapa de calor, puedes ver fácilmente cómo interactúan los usuarios con los campos de correo electrónico/contraseña y los botones. Realizar pruebas de usabilidad y revisar la grabación de la sesión para algo como esto sería un desperdicio.
¿Cuáles son las limitaciones de los mapas de calor en sitios web?
Los mapas de calor parecen herramientas fantásticas para visualizar el comportamiento e intención del usuario de manera rentable. Pero, como cualquier otra herramienta, no son perfectos y tienen algunas limitaciones que debes considerar al utilizar un software de mapas de calor.
Aquí es donde los mapas de calor se quedan algo cortos:
Las ideas cualitativas son limitadas en los mapas de calor
Mencioné la presencia de ideas cualitativas como un beneficio importante de los mapas de calor. Pero, para ser justos, debo decir que estas ideas son limitadas.
Sí, puedes detectar fácilmente clics furiosos en una página y puedes usar el mapa de movimientos para ver cómo se mueven los cursores de tus usuarios a través de la interfaz. Sí, estos datos te ayudarán a entender la intención y sensaciones generales de los usuarios.
Sin embargo, no puedes obtener nada más allá de esa "intención general" a través de los mapas de calor.
Por ejemplo, al revisar un mapa de calor de tu página de inicio de sesión, podrías ver que la mayoría de los usuarios se registran rellenando manualmente el campo de correo electrónico, y muy pocos utilizan la opción de “Iniciar sesión con Google”.
Tu mapa de calor no podrá decirte la razón detrás de este comportamiento. Para profundizar en algo así, deberás realizar entrevistas a usuarios, hacer encuestas o encontrar otra manera de recopilar retroalimentación de tus usuarios significativa.
En este caso en particular, por ejemplo, podrías hablar con algunos de tus usuarios y descubrir que la mayoría trabajan en el sector empresarial y usan principalmente correo de Outlook en vez de Google G-Suite. Como no ofreces una opción de “Iniciar sesión con Microsoft”, esos usuarios prefieren introducir sus correos electrónicos manualmente.
Demasiado énfasis en los tipos básicos de interacción
Otra desventaja de los mapas de calor es que solo registran el desplazamiento, el movimiento del cursor y los clics. Esto significa que, si solo te guías por los mapas de calor para analizar el comportamiento de tus usuarios, podrías recibir información engañosa, simplemente porque unos datos bonitos de mapa de calor (por ejemplo, muchos clics) no siempre significan que haya una buena interacción.
Déjame repetirlo.
Datos de un mapa de calor atractivos no siempre significan una interacción buena.
Imagina que observas el mapa de calor de la página de edición de documentos de Google Docs y ves que mucha gente hace clic en el botón de compartir. Entusiasmado, concluyes (ingenuamente) que tu funcionalidad de compartir está funcionando bien.
Pero resulta que después revisas otras herramientas de análisis de tu sitio y descubres que, aunque los usuarios hacen clic en el botón para abrir el pop-up de compartir, muy pocos realmente comparten sus documentos con otra persona. La mayoría simplemente cierra el pop-up de compartir justo después de abrirlo.
Preocupaciones de privacidad
Las herramientas de mapas de calor son famosas por rastrear y almacenar activamente datos sensibles de los usuarios. No hay forma de evitarlo; tendrás que rastrear el movimiento del mouse y los clics de tus usuarios para poder crear un mapa de calor.
Por lo tanto, al integrar una solución de mapas de calor (especialmente si incluye analítica en tiempo real, reproducción de sesiones y vistas de página), debes tener esto en cuenta y la confianza necesaria de que tus usuarios no se molestarán por que rastrees su comportamiento de navegación.
Otro aspecto a tener en cuenta es el cumplimiento legal. Tendrás que trabajar estrechamente con tus equipos legales y de seguridad para elaborar la documentación adecuada y garantizar que tus métodos de seguimiento no infrinjan derechos ni generen riesgos legales para tu empresa.
Esto es especialmente importante si afirmas cumplir con normativas de privacidad importantes como el GDPR, CalOPPA, etc.
Ese es el resumen de cómo hacer análisis con mapas de calor, junto con sus ventajas y desventajas. Sigamos adelante y descubre cómo puedes aprovechar esta herramienta para analizar el comportamiento de tus clientes y obtener conclusiones valiosas.
3 casos de uso reales del análisis de mapas de calor
Según mi experiencia, los mapas de calor han demostrado ser herramientas muy valiosas para comprender qué sucede con tu producto.
Teniendo en cuenta los beneficios y limitaciones de esta herramienta, casi nunca observo los datos de los mapas de calor de forma aislada. En su lugar, mi equipo y yo solemos combinarlos con los datos de otras herramientas de análisis para obtener una visión más completa de nuestro producto y usuarios.
Para ayudarte con aplicaciones prácticas del uso de mapas de calor, permíteme compartir contigo un par de casos de la vida real.
1. Descifrando los clics de rabia: Pruebas A/B con mapas de clics de rabia de Fullstory y Google Optimize
Permíteme comenzar con un caso de análisis que involucra mi tipo favorito de mapas de calor: los mapas de clics de rabia.
Puedes considerar que el clic de un usuario en tu interfaz es un "clic de rabia" si realiza varios clics continuos sobre el mismo elemento. Se suele asumir que este tipo de comportamiento indica frustración y rabia del usuario (de ahí el nombre).
Existen varias razones por las que puedes terminar con usuarios que hacen clics de rabia. Lo más frecuente es que estos sean provocados por:
- Un elemento que parece ser clicable pero no lo es. El usuario hace clic sobre él, piensa que no funciona y se enfada.
- Tus botones simplemente no funcionan. Es autoexplicativo.
- Los botones sí funcionan, pero un problema de diseño dificulta seleccionar uno o varios de ellos.
Con la ayuda de los mapas de clics de rabia, puedes identificar los elementos de tu interfaz donde se producen estos clics, intentar entender la razón detrás de ellos y solucionar el problema. Así es como se ve en un sitio de comercio electrónico que vende frutas y verduras.
El problema de encontrar áreas problemáticas y arreglarlas es que tu solución podría no funcionar y puede que las personas sigan realizando clics de rabia. Para resolverlo, puedes utilizar cualquier herramienta de pruebas A/B (como Google Optimize) para comprobar la efectividad de tu arreglo.
Así se hace: Crea una prueba A/B donde la variante A sea tu solución y la variante B sea el estado original. Una vez que actives la prueba A/B, comienza a observar los mapas de clics de rabia de ambas variantes y calcula el número de clics de rabia que recibe cada una.
Si tu variante A ha recibido menos clics, entonces tu solución ha funcionado y puedes implementarla con confianza.
2. Desmitificando las tasas de conversión: Optimización de tasa de conversión con mapas de movimiento de Hotjar y Google Analytics
El siguiente caso que veremos es probablemente el uso más común de los mapas de calor: analizar la conversión (u otras métricas similares).
Como mencioné antes, combinar los datos de mapas de calor y herramientas de analítica te dará los mejores resultados para obtener información precisa y evitar conclusiones engañosas. En este ejemplo concreto, veremos cómo puedes combinar Google Analytics y los mapas de movimiento de Hotjar.
Imagina que estás a cargo de una tienda online que ofrece dos opciones de envío para entregar las compras a los clientes. El precio de estas dos opciones es de $2 para el envío "Estándar" (también llamado "lento") y $10 para el envío "Exprés".
Tu objetivo, en este ejemplo hipotético, es analizar la tasa de conversión entre la opción económica y la cara de envío.
Así se hace: Comienza revisando tu tasa de conversión en Google Analytics para la opción más cara. Supongamos que la tasa es del 5% (o sea, solo 1 de cada 20 usuarios elige la opción más cara). Esto es una mala noticia para ti, así que ahora necesitas entender la razón de una tasa tan baja.
Para averiguarlo, deberás abrir el mapa de movimiento en tu página de pago (donde el usuario elige las opciones de envío). Imagina que el mapa de movimiento muestra que los usuarios pasan el cursor sobre la opción de envío más cara, hacen clic en el texto que dice 'Envío Exprés' (en vez del botón 'Seleccionar' que está justo debajo), se dan por vencidos y continúan con la opción más barata (que está seleccionada por defecto).
Este comportamiento nos muestra algunas hipótesis posibles:
- Tus usuarios en realidad quieren leer más sobre la opción cara antes de elegirla, porque no comprenden bien el valor o beneficio extra que obtendrán.
- El botón 'Seleccionar' no es suficientemente visible—quizá queda oculto debajo del primer pliegue para la mayoría de los usuarios.
Luego podemos hacer 1-2 entrevistas rápidas con usuarios y comprobar si nuestras hipótesis son correctas, o si el problema es otro completamente diferente.
3. Carrera hasta el fondo: Optimización del rendimiento de la sección de preguntas frecuentes con mapas de desplazamiento
Las secciones de preguntas frecuentes (FAQ) son herramientas muy subestimadas en el mundo de la gestión de productos.
Las FAQ son herramientas fantásticas para los gestores de producto. Uno de los grandes casos de uso para añadir una sección de preguntas frecuentes en tu producto o sitio web es convertir a los prospectos que están listos para comprar tu producto, pero que antes necesitan respuestas a un par de preguntas que les preocupan antes de decidirse por la compra.
Dado el valor que obtienes de tu sección de FAQ, es bastante importante que hagas un seguimiento de su rendimiento y la optimices.
Cómo hacerlo: Normalmente, colocaríamos las preguntas frecuentes en la parte inferior de una página web, pero existe una gran posibilidad de que tus usuarios no se desplacen hasta allí y se pierdan la sección. Para medir esto, puedes utilizar mapas de calor de desplazamiento, que muestran la cantidad de tiempo que los usuarios han pasado en cada sección de la página y hasta qué punto han bajado desplazándose.
Así es como se ve:
En este ejemplo en particular, podemos ver que la mayoría de los usuarios ha visto la parte superior de la página (está en rojo), pero solo el 44 % se ha desplazado lo suficiente como para ver la sección de FAQ (está en azul con un marcador de porcentaje).
Honestamente, un 44 % es un buen resultado. Sin embargo, si consideras que más personas deberían ver tu sección de FAQ, te sugeriría buscar una solución de UX que les permita "saltar" directamente a la sección de preguntas frecuentes.
¿Quieres ver más ejemplos reales de mapas de calor en acción? Este artículo muestra cómo las marcas utilizan los datos de comportamiento visual para tomar decisiones de UX más inteligentes.
Los datos visualizados son geniales, pero combinarlos con tu intuición de producto es aún mejor.
Los mapas de calor, junto con otras herramientas de análisis, mejorarán significativamente la calidad de las decisiones que estás tomando—¡eso es lo que te convierte en un gestor de producto orientado a los datos!
Pero si pudiera dejarte un solo consejo, sería este:
No te bases solo en los datos de análisis—también escucha a tu corazón.
Como gestores de producto, tenemos este superpoder llamado intuición de producto, que nos ayuda a tomar decisiones inteligentes incluso cuando tenemos pocos datos analíticos disponibles. Así que, si combinas tu intuición con lo que aprendes de tus mapas de calor, puedes llevar tus habilidades de toma de decisiones a un nivel completamente nuevo.
Otro superpoder que tenemos los gestores de producto es el hambre constante de aprender algo nuevo—¡y nosotros podemos ayudarte con eso! Suscríbete a nuestro boletín para recibir cada dos semanas un lote de ideas, recursos y otras novedades de gestión de productos directamente en tu bandeja de entrada.