Los mapas de calor se crean a partir de los datos ya recogidos por Clarity. Clarity agrega la información sobre los clics/desplazamientos que se producen en las diferentes páginas vistas en función de los filtros que usted elija para generar el mapa de calor.
Una vez que se incorpore y vaya a Heatmaps, podrá ver la lista de páginas populares. Ajusta tus filtros y segmentos para ver la lista de páginas populares como prefieras. Estas páginas populares se ordenan en base al mayor número de sesiones.
Cuando activas los parámetros de la URL y seleccionas una URL, puedes ver el mapa de calor que coincide exactamente con la URL y los parámetros. Pero cuando se desactiva, se puede ver un mapa de calor que comienza con la URL especificada con y sin parámetros.
Los mapas de clics de Clarity se construyen utilizando una metodología avanzada de clics del usuario basados en elementos en lugar de la posición absoluta del ratón. Los mapas de clics son precisos a la hora de calcular el calor del usuario en escenarios como diferentes tamaños de ventanas, diseño de sitios responsivos y estados de página.
Este tipo de mapa de calor es más útil cuando se representan las partes más y menos vistas de una página web. Se calcula un pliegue medio para visualizar cuánto pueden ver los usuarios de media antes de desplazarse hacia abajo.
Una herramienta fiable de mapas de calor es esencial para la analítica web y móvil, así como para la investigación de la experiencia del usuario. Son simples, visuales y fáciles de usar y proporcionan una visión general inicial de cómo los usuarios interactúan con su aplicación o sitio web, a menudo sirviendo como punto de partida para un análisis más profundo.
La cuestión es que los sitios web y las aplicaciones móviles son muy diferentes, cada uno de ellos con un conjunto distinto de necesidades de negocio informadas por su industria y público objetivo. ¿Piensa utilizar los mapas de calor para optimizar el recorrido del cliente y mejorar las tasas de conversión? ¿O está más centrado en la usabilidad y la retención de usuarios?
A lo largo de esta guía, aprenderá todo lo que hay que saber sobre los mapas de calor, incluyendo cómo se utilizan en la analítica web y móvil, así como los casos de uso típicos en varias industrias como el comercio electrónico, los juegos móviles, la banca online y el SaaS. También hablaremos de las limitaciones inherentes a las herramientas actuales de mapas de calor.
En pocas palabras, un mapa de calor es una técnica de visualización de datos. Los datos numéricos se representan mediante variaciones de color y matiz, dando una indicación obvia de qué valores son altos o bajos en relación con los demás. Por lo general, la escala de un mapa de calor consiste en colores que van del rojo al azul, y se inspira en la forma en que las imágenes son captadas por la cámara de infrarrojos, de ahí la palabra “calor”.
El tipo de pregunta de mapa de calor se utiliza para recoger opiniones sobre imágenes. Se presenta al encuestado una imagen y se le invita a hacer clic en cualquier lugar de la misma. A diferencia de la pregunta sobre puntos calientes, los encuestados no están limitados a seleccionar regiones predeterminadas de la imagen. Sin embargo, se pueden añadir regiones ocultas para la elaboración de informes.
Ejemplo: Puede pedir a los usuarios que vean una página de su sitio web y decirles que encuentren una determinada característica. Esta pregunta puede combinarse con una pregunta de tiempo para medir el tiempo que tarda cada encuestado en encontrar el botón adecuado.
Por defecto, todas las regiones son rectángulos. Sin embargo, en algunos casos puede necesitar formas de región diferentes. Por ejemplo, en un mapa, puede necesitar una forma de región libre para cubrir una ciudad o condado específico.
En la sección Resultados de la pestaña Informes, hay un tipo de visualización disponible para las preguntas del mapa térmico: el gráfico del mapa térmico. Para obtener más información sobre esta visualización, visite la página de apoyo a la visualización vinculada.
En la sección Informes de la pestaña Informes, las visualizaciones disponibles para el mapa de calor son similares. La visualización del mapa de calor mostrará las áreas de mayor a menor clic. Si ha añadido regiones, puede utilizar el tipo de visualización de tabla de datos, tabla de resultados, gráfico de barras, gráfico de líneas, gráfico circular o barra de desglose.
Un mapa de calor (o heatmap) es una técnica de visualización de datos que muestra la magnitud de un fenómeno en forma de colores en dos dimensiones. La variación del color puede ser por tono o por intensidad, lo que da pistas visuales evidentes al lector sobre cómo se agrupa el fenómeno o cómo varía en el espacio. Hay dos categorías fundamentalmente diferentes de mapas de calor: el mapa de calor de conglomerados y el mapa de calor espacial. En un mapa de calor de conglomerados, las magnitudes se colocan en una matriz de tamaño de celda fijo cuyas filas y columnas son fenómenos y categorías discretas, y la ordenación de las filas y columnas es intencionada y algo arbitraria, con el objetivo de sugerir conglomerados o representarlos como descubiertos mediante un análisis estadístico. El tamaño de la celda es arbitrario, pero lo suficientemente grande como para ser claramente visible. En cambio, la posición de una magnitud en un mapa de calor espacial está forzada por la ubicación de la magnitud en ese espacio, y no hay noción de celdas; se considera que el fenómeno varía continuamente.
Los mapas de calor tienen su origen en la visualización en 2D de los valores de una matriz de datos. Los valores más grandes se representaban con pequeños cuadrados grises o negros (píxeles) y los más pequeños con cuadrados más claros. Toussaint Loua [fr] (1873) utilizó una matriz de sombreado para visualizar las estadísticas sociales de los distritos de París[1] Sneath (1957) mostró los resultados de un análisis de conglomerados permutando las filas y las columnas de una matriz para situar los valores similares cerca unos de otros según la agrupación. Jacques Bertin utilizó una representación similar para mostrar los datos que se ajustaban a una escala de Guttman. La idea de unir los árboles de conglomerados a las filas y columnas de la matriz de datos se originó con Robert Ling en 1973. Ling utilizó caracteres de impresora sobrecargados para representar diferentes tonos de gris, con un ancho de carácter por píxel. Leland Wilkinson desarrolló el primer programa informático en 1994 (SYSTAT) para producir mapas de calor de conglomerados con gráficos en color de alta resolución. La pantalla de Eisen et al. que se muestra en la figura es una réplica del diseño anterior de SYSTAT[cita requerida].