Un mapa de calor es una representación gráfica de los patrones de actividad y comportamiento de los usuarios dentro de un sitio web. Cuando se habla de mapas de calor predictivos, sin embargo, se hace referencia a aquellos en los que, mediante el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se representan predicciones de esos patrones de comportamiento. Es decir, son mapas que permiten anticiparse y conocer dónde es probable que los usuarios hagan clic o pasen más tiempo, lo que hace mucho más sencillo crear una estrategia de CRO más efectivas.
Los mapas de calor predictivos funcionan combinando datos históricos con IA y algoritmos de machine learning. De esta manera consiguen anticipar aquellos elementos o áreas de alta o baja probabilidad de interacción, siento estos últimos los puntos críticos o fríos que necesitarían una mejora.
El proceso suele incluir varios pasos, la recolección de datos, dentro de lo que se incluyen desde los movimientos de los usuarios dentro de un sitio web hasta el tráfico o el número de ventas logradas; el procesamiento de estos datos, para identificar patrones de comportamiento; y los modelos de predicción, donde se aplican algoritmos de IA para predecir tendencias en base a los dos pasos anteriores. Una vez hecho esto, los resultados se representan en un mapa donde los colores indican la probabilidad de que un usuario haga clic o interactúe con ciertos elementos o áreas. Generalmente los colores van de tonos fríos a calientes, siendo estos últimos aquellos que indican elementos o áreas de mayor interacción.
Utilizar mapas de calor predictivos tiene una serie de ventajas frente a los mapas de calor tradicionales. Una de estas ventajas es que permite anticiparse y saber dónde es más probable que los usuarios hagan clic o qué áreas pueden generar un mayor interés o interacción, por lo que puede planificarse el contenido en función de esta información para ser mucho más efectivo. Esto, a su vez, permite mejorar la experiencia del usuario, ya que cuando se potencia aquello que genera más interés y se mejoran las áreas frías, la navegación será mucho más fluida y atractiva. Todo esto lleva a una mayor optimización de la tasa de conversión y ventas, ya que las marcas pueden diseñar estrategias, crear contenido y mejorar el diseño web para conseguir que el usuario haga la acción esperada y deseada.
Microsoft Clarity ofrece esta nueva funcionalidad, la de generar mapas de calor predictivos para obtener información mucho más detallada sobre cómo los usuarios interactúan con el sitio web.
Utilizar los mapas de calor predictivos de Clarity es muy sencillo, ya que basta con acceder a su menú y hacer clic en Recursos para poder seleccionar la funcionalidad de Mapas de calor predictivos. Después bastará con introducir la URL que se desea analizar para que Clarity genere el mapa de calor predictivo, basándose tanto en datos históricos como en modelos de machine learning.
Con la información proporcionada, desarrolladores web, diseñadores, creadores de contenido, etc. podrán tomar decisiones mucho más inteligentes y basadas en datos. Eso sí, como pasaría con cualquier otra estrategia, siempre deben hacerse revisiones regulares para comprobar y determinar que está funcionando y que las predicciones eran correctas.
En Cyberclick hemos querido probar la nueva funcionalidad de Microsoft Clarity, por lo que le hemos pedido analizar la home y la página de servicios. Estos son los resultados obtenidos:
En ambos casos se pueden ver aquellas áreas o elementos con los que los usuarios van a mostrar un mayor interés, que serían los de colores más cálidos; y aquellos que generan una menor interacción, que serían aquellos con colores más fríos. Esto significa que deberán modificarse o replantearse aquellos elementos o áreas que, a pesar de querer interacción, no están generando el resultado esperado.