Como Utilizar a Análise de Mapas de Calor para Aumentar a Retenção dos Utilizadores

Tornar-se um gestor de produto orientado por dados é uma das melhores coisas que pode fazer para elevar o nível do seu trabalho de produto.

Como parte desse esforço, talvez já tenha começado a trabalhar com várias ferramentas de análise e até tentado basear as suas decisões nos respetivos dados. Se chegou a este artigo, presumo que também esteja interessado em analisar a sua interface de utilizador através de mapas de calor.

Se assim for, veio ao sítio certo. Vamos analisar em profundidade esta ferramenta tão interessante!

O que é a análise através de mapas de calor (e como funcionam os mapas de calor)?

A análise através de mapas de calor é uma metodologia para medir, visualizar e analisar o comportamento dos seus utilizadores através — adivinhou! — de mapas de calor.

Os mapas de calor são capturas de ecrã da sua interface de utilizador destacadas com diferentes sobreposições de cores, com base na forma como os seus utilizadores interagem com as várias áreas da página. As cores utilizadas para o destaque variam normalmente entre o vermelho (muita interação dos utilizadores) e o azul (pouca interação dos utilizadores).

O mapa de calor apresentado acima é um exemplo de um “mapa de cliques”, que regista e visualiza as zonas onde os utilizadores clicam mais.

Como podemos ver, os botões Iniciar sessão e Criar conta recebem muitos cliques, mas o menu de navegação no topo recebe pouca ou nenhuma atenção dos utilizadores.

Os mapas de calor são ferramentas de visualização fantásticas para analisar o seu produto e a experiência do utilizador. Oferecem vários benefícios, mas também têm algumas desvantagens. Vamos continuar e aprender um pouco mais sobre os dois lados desta ferramenta.

Quais são os benefícios de utilizar ferramentas de mapas de calor?

O software de mapas de calor está a tornar-se cada vez mais popular. Durante a última década, pertencia sobretudo ao domínio dos profissionais de marketing digital — até as equipas de produto perceberem a sua utilidade para aperfeiçoar a experiência do utilizador. Atualmente, tornou-se uma ferramenta indispensável para gestores de produto e designers de UX.

E há uma boa razão para as ferramentas de mapas de calor se terem tornado tão populares — são simplesmente excelentes a transmitir os dados comportamentais dos seus utilizadores. Se ainda não integrou uma no seu conjunto de ferramentas de produto, integrar uma ferramenta de mapas de calor é essencial — e aqui estão alguns benefícios dos mapas de calor que espero que convençam a sua equipa de produto a adotar esta ferramenta.

Os mapas de calor são excelentes na visualização de dados complexos

Consegue imaginar o aspeto que os dados de cliques dos utilizadores teriam num formato não visual? Provavelmente algo assim:

Agora, tente interpretar o comportamento dos utilizadores com base nestes pontos de dados. Consegue dizer-me em que botões os utilizadores gostam mais de clicar? Provavelmente não.

Agora, vamos experimentar uma representação visual dos mesmos dados.

É muito mais fácil determinar quais são os botões com melhor desempenho ao olhar para este elemento visual, não é?

A beleza dos mapas de calor está na sua capacidade de transmitir informações complexas de uma forma muito fácil de compreender.

Os mapas de calor ajudam a identificar a intenção dos utilizadores

As ferramentas modernas de análise da Web (por exemplo, o Google Analytics ou o Amplitude) são excelentes para acompanhar e visualizar o comportamento dos visitantes do seu site e os dados demográficos (continuo a mencionar a Web, mas os mapas de calor são igualmente úteis em dispositivos móveis e aplicações móveis). No entanto, o seu principal problema é que os dados que recolhem são demasiado “quantitativos” e não incluem a perspetiva “qualitativa” sobre o motivo pelo qual os utilizadores se comportam de determinada forma.

Se 2 000 utilizadores se registarem no seu produto todos os dias, mas apenas 100 descarregarem e instalarem a sua aplicação, poderá afirmar com segurança que existe um problema com a sua ativação. No entanto, não conseguirá identificar o problema exato nem perceber por que motivo as pessoas não estão a conseguir instalar a sua aplicação.

Se, por outro lado, utilizasse uma ferramenta de mapas de calor, poderia consultar o seu mapa de cliques repetidos e perceber que o botão de transferência não funciona em determinados navegadores e que as pessoas estão a ficar frustradas e a clicar repetidamente nele.

Esta é outra das melhores funcionalidades dos mapas de calor — podem complementar os seus dados quantitativos com informações qualitativas.

Os mapas de calor são alternativas económicas aos testes de usabilidade

Vou ser direto. Os mapas de calor não podem nem devem substituir os testes de usabilidade. Testar a usabilidade é extremamente importante para os seus esforços de produto e design, e nunca deve considerar abandoná-lo.

No entanto, os mapas de calor irão poupar-lhe tempo e esforço ao realizar testes de usabilidade em elementos básicos das páginas e nos percursos dos utilizadores. Por exemplo, se estiver a testar algo tão simples como uma página de início de sessão, não precisa realmente de organizar uma sessão de testes de usabilidade.

Tudo o que os seus utilizadores fazem numa página de início de sessão é preencher as suas credenciais e clicar num dos botões de CTA de início de sessão disponíveis na página. Ao observar os dados do mapa de calor, pode ver facilmente como os utilizadores interagem com os campos de e-mail/palavra-passe e com os botões. Realizar testes de usabilidade e rever a gravação da sessão para algo deste género seria um desperdício.

Quais são as limitações dos mapas de calor de sítios Web?

Os mapas de calor parecem ferramentas fantásticas para visualizar o comportamento e a intenção dos utilizadores de forma económica. Mas, tal como qualquer outra ferramenta, não são perfeitos e têm algumas limitações que precisa de considerar ao utilizar uma ferramenta de mapas de calor.

Eis os pontos em que os mapas de calor ficam aquém:

Os conhecimentos qualitativos são limitados nos mapas de calor

Mencionei a presença de conhecimentos qualitativos como uma grande vantagem dos mapas de calor. Mas tenho de ser justo e mencionar que estes conhecimentos são limitados.

Sim, pode identificar facilmente cliques de frustração numa página e utilizar o mapa de movimentos para ver como os cursores dos seus utilizadores se deslocam pela sua interface. Sim, estes dados irão ajudá-lo a compreender a intenção e os sentimentos dos seus utilizadores a um nível geral.

No entanto, não pode obter nada além da referida “intenção a um nível geral” com os mapas de calor.

Por exemplo, ao analisar um mapa de calor da sua página de início de sessão, poderá verificar que a maioria dos utilizadores se regista preenchendo manualmente o campo do endereço de e-mail, e que muito poucos utilizam a opção “Iniciar sessão com o Google”.

O seu mapa de calor não conseguirá indicar-lhe a razão por detrás deste comportamento. Para aprofundar algo deste género, terá de realizar entrevistas com utilizadores, lançar inquéritos ou encontrar outra forma de recolher comentários dos utilizadores relevantes.

Neste caso específico, por exemplo, poderá falar com alguns dos seus utilizadores e descobrir que estes pertencem sobretudo ao setor empresarial e que a maioria utiliza o Outlook para o e-mail em vez do G-Suite da Google. Como não dispõe de uma opção “Iniciar sessão com a Microsoft”, estes utilizadores tendem a adicionar manualmente os seus endereços de e-mail.

Demasiada ênfase nos tipos básicos de interação

Outra desvantagem dos mapas de calor é o facto de monitorizarem apenas a deslocação, o movimento do cursor e o comportamento de cliques. Isto significa que, se depender exclusivamente dos mapas de calor para analisar o comportamento dos seus utilizadores, poderá obter informações enganadoras, simplesmente porque dados de mapas de calor visualmente apelativos (por exemplo, muitos cliques) nem sempre significam uma interação “boa”.

Deixe-me repetir.

Os dados de mapas de calor visualmente apelativos nem sempre significam uma interação boa.

Imagine que observa um mapa de calor da página do editor de documentos do Google Docs e vê que muitas pessoas clicam no botão de partilha. Entusiasmado, conclui (ingenuamente) que a sua funcionalidade de partilha está a ter um bom desempenho.

Mas suponha que consulta as suas outras ferramentas de análise do sítio Web e descobre que, embora os utilizadores cliquem no botão de partilha para abrir a janela de partilha, muito poucos deles partilham efetivamente os seus documentos com outra pessoa. A maioria dos utilizadores limita-se a fechar a janela de partilha logo depois de a abrir.

Preocupações com a privacidade

As ferramentas de mapas de calor são conhecidas por monitorizarem e armazenarem ativamente dados sensíveis dos utilizadores. Não há forma de contornar isto; terá de acompanhar os movimentos do rato e os cliques dos seus utilizadores para conseguir produzir um mapa de calor.

Por isso, quando integrar uma solução de mapas de calor (especialmente se esta tiver análise em tempo real, reprodução de sessões e visualizações de páginas), terá de ter isto em mente e certificar-se de que os seus utilizadores não ficarão zangados consigo por monitorizar o seu comportamento de navegação.

Outra questão que precisa de ter em conta é a sua conformidade legal. Terá de trabalhar em estreita colaboração com as suas equipas jurídica e de segurança para produzir os documentos legais adequados e garantir que as suas práticas de monitorização não violam os direitos de ninguém nem criam riscos legais para a sua empresa.

Isto é especialmente importante se afirmar cumprir os principais regulamentos de privacidade, como o RGPD, a CalOPPA, etc.

Esta é, em suma, a essência da análise com mapas de calor, juntamente com as suas vantagens e desvantagens. Vejamos agora como pode utilizar esta ferramenta para analisar o comportamento dos seus clientes e retirar algumas conclusões valiosas.

3 casos reais de utilização da análise de mapas de calor

Com base na minha experiência, os mapas de calor têm provado ser ferramentas extremamente valiosas para compreender o que está a acontecer com o seu produto.

Tendo em consideração os benefícios e as limitações desta ferramenta, quase nunca analiso os dados dos mapas de calor isoladamente. Em vez disso, a minha equipa e eu combinamo-los normalmente com os dados de outras ferramentas de análise para obter uma visão mais abrangente do nosso produto e dos nossos utilizadores.

Para o ajudar com aplicações práticas dos mapas de calor, deixe-me partilhar consigo alguns casos de utilização reais.

1. Decifrar os cliques de frustração: Testes A/B com mapas de cliques de frustração do Fullstory e o Google Optimize

Comecemos por um caso de utilização de análise que envolve o meu tipo favorito de mapas de calor—mapas de cliques de frustração.

Pode considerar o clique de um utilizador na sua interface um "clique de frustração" se este clicar várias vezes consecutivamente no mesmo elemento. É geralmente assumido que este tipo de comportamento indica frustração e irritação por parte do utilizador (daí o nome).

Há muitas razões pelas quais pode acabar por ter utilizadores a clicar repetidamente por frustração. Na maioria das vezes, estes cliques são provocados por:

• Um elemento que parece clicável, mas não é. O utilizador clica nele, pensa que não está a funcionar e fica irritado.
• Os seus botões simplesmente não funcionam. É autoexplicativo.
• Os botões funcionam, mas um problema de design torna difícil selecionar um ou mais botões.

Com a ajuda dos mapas de cliques de frustração, pode identificar os elementos da sua interface que recebem estes cliques, tentar compreender a razão por detrás deles e resolver o problema. É assim que fica num site de comércio eletrónico que vende frutas e legumes.

O problema de encontrar áreas problemáticas e corrigi-las é que a sua correção pode não funcionar e as pessoas podem continuar a clicar repetidamente por frustração. Para resolver isto, pode utilizar ferramentas de testes A/B para testar a eficácia da sua correção.

Eis como: Crie um teste A/B em que a variante A é a sua correção e a variante B é o estado original. Depois de ativar o teste A/B, comece a analisar os mapas de cliques de frustração de ambas as variantes e a calcular o número de cliques de frustração que cada uma recebe.

Se a sua variante A tiver recebido menos cliques, então a sua correção funcionou e pode implementá-la com confiança.

2. Desmistificar as taxas de conversão: Otimização da taxa de conversão com mapas de movimento do Hotjar e o Google Analytics

O próximo caso que vamos analisar é provavelmente o caso de utilização mais popular dos mapas de calor—analisar conversões (ou outras métricas semelhantes).

Como mencionei, uma combinação de dados de mapas de calor e ferramentas de análise proporcionará os melhores resultados em termos de obtenção de dados precisos e de evitar conclusões enganadoras. Neste exemplo específico, veremos como pode utilizar uma combinação do Google Analytics e dos mapas de movimento do Hotjar.

Nota

Os mapas de movimento mostram onde o cursor dos seus utilizadores se moveu e permaneceu durante a sessão.

Imagine que está responsável por uma loja de comércio eletrónico que oferece duas opções de envio para entregar as compras aos clientes. O preço destas duas opções é de $2 para o envio "Normal" (ou seja, "lento") e de $10 para o envio "Expresso".

O seu objetivo, neste exemplo hipotético, é analisar a taxa de conversão das opções de envio barata e cara.

Eis como: Comece por analisar, no Google Analytics, a sua taxa de conversão para a opção mais cara. Suponhamos que a taxa é de 5% (ou seja, apenas 1 em cada 20 utilizadores escolhe a opção mais cara). Isto é uma notícia muito má para si, por isso precisa agora de compreender a razão por detrás de uma taxa tão baixa.

Para isso, deverá abrir o mapa de movimento da sua página de finalização da compra (onde o utilizador escolhe as opções de envio). Imagine que o mapa de movimento mostra que os utilizadores passam o cursor sobre a opção de envio mais cara, clicam no texto que diz 'Envio Expresso' (em vez do botão 'Selecionar' logo abaixo), desistem e avançam simplesmente com a opção mais barata (que está selecionada por predefinição).

Este comportamento apresenta-nos algumas hipóteses possíveis:

1. Os seus utilizadores querem, na realidade, ler mais sobre a opção mais cara antes de a escolherem, uma vez que não compreendem verdadeiramente o valor/benefício adicional que obtêm com ela.
2. O botão 'Selecionar' não está suficientemente visível—talvez esteja oculto abaixo da área visível para a maioria dos utilizadores.

Podemos então realizar 1-2 entrevistas rápidas com utilizadores e verificar se as nossas hipóteses estão corretas ou se o problema é algo completamente diferente.

3. Corrida até ao fundo: Otimização do desempenho da secção de FAQ com mapas de deslocamento

As secções de FAQ são ferramentas muito subestimadas no mundo da gestão de produtos.

As FAQ são ferramentas fantásticas para os gestores de produto. Uma das excelentes utilizações de uma secção de FAQ no seu produto ou site é converter potenciais clientes que estão prontos para comprar o seu produto, mas precisam de obter primeiro respostas a algumas perguntas que os preocupam antes de efetuarem a compra.

Tendo em conta o valor que obtém da sua secção de FAQ, é bastante importante acompanhar o seu desempenho e otimizá-la.

Eis como: Normalmente, colocaríamos as FAQ no fundo de uma página Web — mas existe uma probabilidade significativa de os seus utilizadores não descerem tanto e perderem a secção. Para medir isto, pode utilizar mapas de calor de deslocamento, que mostram o tempo que os utilizadores passaram em cada secção da página e até que ponto desceram na página.

Veja como fica:

Neste exemplo específico, podemos ver que a maioria dos utilizadores viu a parte superior da página (está a vermelho), mas apenas 44% desceu o suficiente para ver a secção de FAQ (está a azul, com um marcador de percentagem).

Sinceramente, 44% é um bom resultado. No entanto, se considera que mais pessoas deveriam consultar a sua FAQ, sugeriria procurar uma solução de UX que lhes permita “saltar” diretamente para a secção de FAQ.

Quer ver mais exemplos de mapas de calor do mundo real em ação? Este artigo mostra como as marcas utilizam dados visuais sobre o comportamento para tomar decisões de UX mais inteligentes.

Os dados visualizados são ótimos, mas combiná-los com a sua intuição de produto é ainda melhor.

Os mapas de calor, juntamente com outras ferramentas de análise, irão melhorar significativamente a qualidade das decisões que toma — é isso que faz de si um gestor de produto orientado por dados!

Mas, se puder deixar-lhe um conselho, é este:

Não dependa exclusivamente dos dados analíticos — ouça também o seu coração.

Enquanto gestores de produto, temos este superpoder chamado intuição de produto, que nos ajuda a tomar decisões inteligentes, mesmo quando dispomos de poucos dados analíticos. Por isso, se combinar a sua intuição com os conhecimentos que obtém dos seus mapas de calor, poderá elevar as suas competências de tomada de decisões a um nível totalmente novo.

Outro superpoder dos gestores de produto é a fome constante de aprender algo novo — e nós podemos ajudar! Subscreva a nossa newsletter para receber quinzenalmente na sua caixa de entrada um conjunto de conhecimentos sobre gestão de produtos, recursos e outras novidades.