Heatmaps
Gráficos que mostram como o usuário interage com a página
Mapeamento de calor são 16% mais bem-sucedidas em seus esforços de otimização.
Mapas de click, rolagem, movimento do mouse, primeiras impressões
Usado na fase de prototipagem geralmente
Ferramentas: Hotjar, Crazyegg, Optimizey, Fullstory
Para que:
Oportunidades
Entender a interação do produto pelo ponto de vista do usuário
Oq chama mais atenção
oq deveria ter mais destaque
Testar designs
Otimizar o site
Como analisar:
Pessoas encontram conteúdo?
Pessoas estão clicando nos elementos corretos?
Pessoas estão confusas na navegação?
Pessoas estão se distraindo?
Pessoas estão com problemas no celular/pc?
Armadilhas comuns ao interpretar dados de mapa de calor:
Use mapas de calor para otimizar formulários: o uso de mapas de calor em formulários pode revelar onde os usuários hesitam ou abandonam os campos de entrada, ajudando você a simplificar a experiência e aumentar a porcentagem de conversões.
Segmente mapas de calor por origem de tráfego: usuários de anúncios pagos, pesquisa orgânica e mídias sociais se comportam de maneira diferente. A segmentação pode revelar padrões de comportamento únicos e oportunidades para aumentar as conversões para diferentes grupos
Confusão de correlação vs. causalidade: Muitos cliques nem sempre indicam eficácia; Os usuários podem clicar por confusão.
Negligenciando o impacto do design da página: Os elementos de layout e design podem distorcer o comportamento do usuário e os resultados do mapa de calor.
Mapas de calor não funcionam bem com aplicativos dinâmicos em que a página muda.
Interpretar erroneamente os cliques como engajamento positivo: Os cliques podem resultar de frustração ou comportamento aleatório, não de interesse.
Negligenciando o contexto da jornada do usuário: Os mapas de calor mostram o comportamento de uma única página, perdendo a jornada mais ampla do usuário.
Dependência excessiva de dados agregados: Os mapas de calor gerais podem ocultar diferenças importantes entre os segmentos de usuários.
Ignorando áreas frias: Áreas de baixa interação podem revelar problemas de design ou conteúdo irrelevante.
Viés de tamanho amostral: Dados insuficientes podem levar a conclusões e decisões equivocadas.