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«¡Esto lo cambia todo!»
Seguramente hayas sentido esa sensación de descubrimiento al encontrarte con los Heatmaps y su capacidad para representar visualmente conjuntos de datos. Los heatmaps potencian tu análisis de datos al ofrecer insights visuales que te ayudan a identificar rápidamente patrones y tendencias en tus datasets, lo que te permite tomar decisiones basadas en datos.
Ahora bien, entender el poder de los heatmaps es una cosa; interpretarlos correctamente para descubrir insights clave es otra muy distinta. Esta guía te ayudará a leer e interpretar los diferentes tipos de heatmaps. ¡Vamos allá!
Aprendiendo lo básico: ¿Cómo leer un heatmap?
Leer un heatmap es sencillo, ya que utiliza una escala de colores para representar valores en el dataset. Normalmente, los colores vibrantes como rojo y naranja indican valores altos, mientras que los colores fríos como azul y verde señalan valores bajos. Por ejemplo, en el siguiente heatmap de una página web, las áreas sombreadas en rojo destacan las secciones más clicadas, mientras que el verde y sus tonalidades indican las partes menos clicadas. Esta representación visual hace fácil identificar los «puntos calientes» y las áreas que necesitan mejoras.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la elección de colores en los heatmaps puede variar y no está estandarizada de forma universal. Por ello, los heatmaps suelen incluir una escala de color que especifica qué tonos representan los valores de mayor y menor intensidad.
Además, algunos heatmaps muestran datos numéricos para ofrecer valores precisos e indicar su intensidad dentro de la escala de colores.
Con esto, ya hemos cubierto lo fundamental de un heatmap. Ahora vamos a ver los diferentes tipos de heatmaps y cómo interpretarlos. Puedes usar la información de esta sección como referencia al analizar distintos heatmaps.
Entendiendo e interpretando los diferentes tipos de heatmaps
a. Heatmap agrupado
Un heatmap agrupado ofrece una representación visual de las tendencias en un dataset, ayudándote a entender las relaciones subyacentes entre puntos de datos. Por ejemplo, imagina un clustered heatmap que muestre la edad promedio en diferentes ciudades del mundo durante el período 2021-2023. Este heatmap ilustra patrones de distribución de edad en varias ciudades, facilitando la identificación de cuáles tienen poblaciones más jóvenes o más mayores.
Como puedes ver, las columnas representan el grupo de edad promedio para diferentes ciudades en un año concreto, mientras que las filas muestran el grupo de edad promedio entre 2021-2023 para una ciudad. Los colores del heatmap te permiten comprender rápidamente el perfil de edad de cualquier ciudad. Por ejemplo, puedes ver de inmediato que Nueva York tiene la población más joven entre 2021-2023, ya que la escala de color indica juventud en azul y mayor edad en rojo. Además, los dendrogramas en la izquierda y en la parte superior agrupan ciudades y años con perfiles de edad promedio similares, ofreciendo una representación visual clara de patrones y tendencias.
Puedes aprovechar un heatmap agrupado cuando tienes múltiples datasets para comparar. Te ayuda a identificar vínculos comunes, descubrir tendencias y formar grupos dentro de los datos.
b. Heatmap de correlación
Los heatmaps de correlación ayudan a visualizar las relaciones entre múltiples variables en un dataset. Veamos cómo interpretarlo con un ejemplo de un eCommerce, con variables como la tasa de rebote, la tasa de conversión y más.
Aquí puedes ver la matriz de correlación con variables en ambos ejes, X e Y. Una escala de colores indica la relación entre las variables junto con los valores de correlación.
Un valor de 1 indica una correlación positiva perfecta (cuando una variable aumenta, la otra también lo hace), mientras que -1 indica una correlación negativa perfecta (cuando una variable aumenta, la otra disminuye). Para encontrar la relación, revisa el bloque de intersección entre dos variables. Por ejemplo, si observamos el bloque de intersección del ROI del sitio web en el eje X y la tasa de rebote en el eje Y, muestra un color rojo con un valor de correlación de -0.98. Esto significa que la tasa de rebote tiene un impacto negativo en el ROI del sitio web.
La ventaja de un heatmap de correlación es que puedes identificar rápidamente relaciones inversas o directas extremas. En este caso, un bloque rojo de intersección con un valor de -0.98 indica que la tasa de rebote está afectando significativamente el ROI del sitio web. Así, permite tomar medidas concretas para reducirla.
Este heatmap sirve para identificar y mostrar rápidamente cómo las variables se afectan entre sí de manera efectiva, lo que te permite identificar relaciones cruciales de un vistazo.
c. Heatmap de series temporales
Los heatmaps de series temporales son una forma fantástica de visualizar la variación de los datos a lo largo del tiempo. Veamos un ejemplo para interpretarlos.
En este heatmap, analizamos el engagement en redes sociales durante una semana. El eje X representa las horas del día, mientras que el eje Y los días de la semana. La escala de colores va del azul (bajo engagement) al rojo (alto engagement).
Con un heatmap de series temporales, puedes identificar fácilmente tendencias de engagement a lo largo de la semana y del día. Por ejemplo, puedes ver que las tasas de engagement alcanzan su punto máximo por las tardes en días laborables y se mantienen altas durante los sábados y domingos. Este insight puede ser muy valioso para planificar estrategias en redes sociales, como programar publicaciones clave los viernes y lunes por la tarde.
Los heatmaps de series temporales son muy útiles cuando necesitas analizar el impacto del tiempo, día o mes sobre tus KPI. Esta herramienta visual puede ayudarte a optimizar tu estrategia basándote en patrones temporales.
d. Heatmap de análisis de cohortes
Los heatmaps de análisis de cohortes ayudan a estudiar tendencias y patrones dentro de grupos específicos de datos. Veamos un ejemplo:
Aquí tenemos un heatmap de cohortes de retención de usuarios. Cada fila representa una cohorte, definida aquí por el día en que los usuarios se registraron. Por ejemplo, 79 usuarios se registraron el 27 de abril de 2014, formando una cohorte. Cada columna representa un período de tiempo (por ejemplo: días, semanas, meses) después de la creación de la cohorte; en este caso, son semanas.
Para interpretar este heatmap, comienza desde la izquierda de la cohorte. El 27 de abril de 2014, se registraron 79 usuarios. Moviéndote horizontalmente, puedes ver el porcentaje de retención de usuarios de forma semanal. Los colores ofrecen una referencia rápida: el verde indica buena retención, mientras que el rojo indica baja retención. Por ejemplo, puede que observes que hacia la semana 17 después del registro, la mayoría de los usuarios se han marchado. Este insight puede ayudarte a planear iniciativas para mejorar la retención.
El análisis de cohortes es útil para hacer seguimiento de la retención de usuarios, el rendimiento de un producto y otras métricas a lo largo del tiempo.
e. Heatmaps de comportamiento en páginas web
i. Scroll Map
Los Scroll Maps te ayudan a entender cuán atractiva encuentran los visitantes tu página web. Veamos un análisis con scrollmap de una tienda online:
En la esquina derecha del scrollmap puedes ver la escala de colores que muestra los cambios en relación con el porcentaje de desplazamiento. Las líneas horizontales indican hasta qué punto de scroll llegaron los visitantes.
Los Scroll Maps permiten identificar puntos clave en la página, como el porcentaje de scroll en el que la mitad de los visitantes abandona. Esta información es muy valiosa para rediseñar tu página e incorporar elementos atractivos justo donde más se necesitan.
Usa VWO Scroll Map para ver el % de scroll en diferentes dispositivos (móvil, tableta, desktop) desde una sola interfaz. Esto te permitirá formular una hipótesis informada sin necesidad de cambiar de contexto.
ii. Mapa de clics
Los mapas de clics mejoran tu investigación de comportamiento mostrando el rendimiento de cada elemento clicable en tu página web.
Cuando pasas el cursor por encima de los distintos elementos clicables, el mapa de clics muestra el número de clics y el porcentaje asociado sobre el total de clics en la página. Este insight te ayuda a entender qué elementos atraen más atención e interacción, guiándote para optimizar tu página de forma efectiva.
iii. Heatmap de seguimiento del mouse
Los heatmaps de seguimiento del mouse representan visualmente los movimientos del cursor de todos los visitantes. Aquí tienes un ejemplo:
Las zonas rojas indican dónde los visitantes suelen dejar reposar el cursor, mientras que las zonas azules muestran los rastros del movimiento del mouse. Este tipo de heatmap te ayuda a identificar áreas clave en tu página web donde los usuarios suelen detenerse, lo que sugiere que ahí deberías colocar elementos importantes de la página.
iv. Heatmap de áreas de clic
Los heatmaps de áreas de clic son una herramienta avanzada para analizar el comportamiento de los visitantes, ya que te permiten interactuar con el reporte. Al seleccionar un área específica de la página web, puedes ver el número de clics dentro de esa zona. Aquí tienes un ejemplo:
Al hacer clic y seleccionar una zona en la página, puedes ver el número de clics junto con otras estadísticas como el porcentaje de clics totales de la página y el porcentaje relativo a otras zonas.
Esto ayuda a identificar tanto las áreas más atractivas como las menos atractivas de tu página web, proporcionando insights valiosos para rediseños.
v. Heatmap de rage clicks
Un heatmap de rage clicks te ayuda a identificar puntos de fricción en tu página web. Aquí tienes un ejemplo:
En este heatmap, puedes ver los puntos donde los usuarios han hecho rage clicks, pensando erróneamente que un texto plano o elementos no clicables eran interactivos. Estos clics frecuentes y frustrados destacan áreas de confusión y frustración del usuario.
Algunos heatmaps permiten filtrar por rage clicks, lo que facilita localizar estas áreas problemáticas. Analizando estos datos de heatmap, puedes tomar decisiones informadas para afinar la experiencia de usuario en tu página web y asegurar una navegación más fluida e intuitiva para tus visitantes.
¡Y eso es todo!
La información proporcionada te ayuda a visualizar distintos tipos de datos usando diferentes heatmaps, permitiéndote captar rápidamente insights y patrones subyacentes.
Si quieres usar heatmaps de páginas web para entender el comportamiento de tus visitantes, tienes que explorar VWO Insights – Web Heatmaps. Aquí te cuento por qué no deberías dejarlo pasar:
Beneficios de elegir VWO Insights – Web para el análisis de heatmaps
VWO Insights – Web Heatmap es una de las herramientas más versátiles y sofisticadas disponibles en el mercado. Elegirla significa que accedes a estos beneficios increíbles:
Configuración sencilla
Configurar VWO Insights – Web es muy fácil. Solo tienes que añadir un pequeño fragmento de código a tu página web y ya estarás listo para empezar a recoger insights valiosos. Es una tarea de una sola vez que te pone en marcha en minutos.
Funciones completas
El heatmap de VWO Insights – Web ofrece una visión completa del comportamiento de los visitantes con diferentes tipos de heatmaps como mapas de clics, scroll maps, áreas de clics, rage clicks, dead clicks y filtros de primer clic, todo accesible desde un solo dashboard.
Optimización integral
No solo puedes obtener insights del análisis de heatmaps, sino que también puedes actuar sobre ellos desplegando nuevos diseños, ejecutando A/B testing o personalizando la página web, todo desde la plataforma de VWO.
Éxito comprobado
Compañías como Ubisoft usan VWO Insights – Web Heatmap. Esto es lo que dicen:
“Realizamos una serie de A/B tests basados en los datos que recogimos usando Heatmaps, Scroll Maps y encuestas disponibles en la plataforma de VWO. Nos ayudó a identificar elementos clave en nuestras páginas web que necesitaban un análisis más profundo.” – Jenny Hughes, Marketing Digital en Ubisoft.
Seguridad a nivel empresarial
VWO cumple con GDPR, CCPA, PCI DSS y HIPAA. Cuenta con certificación ISO 27001:2013 e ISO 27001:2019 y es compatible con SOC 2 Type II. Tus datos, y los de tus visitantes, están protegidos y seguros.
Prueba antes de comprar
Sabemos que invertir en una herramienta es una gran decisión. Por eso ofrecemos una prueba gratuita de 30 días con todas las funciones para que evalúes su potencial. Además, disponemos de un plan gratuito para que explores más a fondo. No te pierdas la oportunidad de mejorar la experiencia de tu página web con VWO Insights – Web Heatmaps.
Reflexión final
Entender cómo leer e interpretar los diferentes tipos de heatmaps puede mejorar significativamente tus capacidades de análisis de datos. Al aprovechar el poder visual de los heatmaps, tanto las empresas como los individuos pueden obtener insights valiosos de sus datos.
En las páginas web, los heatmaps pueden revelar distintos aspectos del comportamiento de los visitantes, ofreciendo una captura de cómo los usuarios interactúan con tu sitio. Sin embargo, las organizaciones más maduras no se quedan solo en los heatmaps. También utilizan otras herramientas como grabaciones de sesión, encuestas y analítica de formularios para obtener una visión de 360 grados del comportamiento de los visitantes.
Así que no limites tu análisis únicamente a los heatmaps. Explora estas herramientas adicionales para lograr una comprensión más completa y un análisis de datos más sólido. Este enfoque holístico asegura que captures la visión completa y tomes decisiones basadas en datos que realmente mejoren el rendimiento de tu página web y la experiencia de usuario (UX).
Preguntas frecuentes
El análisis de heatmaps es una representación gráfica bidimensional de datos en la que los valores individuales se muestran mediante colores. La intensidad del color varía según el valor, lo que permite un resumen visual rápido de la información.
Evalúa un heatmap analizando los patrones de color que representan los valores. Estos patrones pueden revelar insights ocultos como el comportamiento de los usuarios. Por ejemplo, en un heatmap de series temporales, los patrones de color pueden indicar las franjas horarias con mayores tasas de engagement.
Los heatmaps transmiten significado mostrando gradientes y patrones en los datos mediante colores, lo que facilita interpretar información compleja de un solo vistazo.
De un heatmap podemos inferir la distribución o intensidad de un valor, lo que ayuda a identificar patrones o tendencias dentro de los puntos de datos en bruto.
