¿Cómo testear fotos de producto con mapas de calor?5 min read

Sabemos que estamos en invierno, pero es un buen momento para hablar de mapas de calor.

Bromas aparte, los típicos mapas que encontramos en la información del tiempo de zonas geográficas con distintas intensidades de colores rojizos, según la temperatura prevista, se pueden extrapolar a las páginas de eCommerce y a cualquier web en general, para mostrar el grado de interacción de los usuarios con los elementos de las mismas.

Para definirlo bien, un mapa de calor es una funcionalidad que se programa para que durante un tiempo determinado se queden registrados los movimientos con el ratón que un usuario hace dentro de una web, tanto su rastro como el número de clicks que hace. Para partir de una base gráfica, vamos a ver un ejemplo de mapa de calor con una búsqueda en Google.

Así, vemos como en el ejemplo, las zonas más rojas es donde más clicks se hacen y las verdes donde menos. Contra más al principio esté un enlace en una búsqueda en Google, evidentemente más clicks se van a hacer sobre el mismo, al igual que en los resultados de Google Shopping, los que estén más la izquierda, como podemos ver.

Pero para que un mapa de calor nos aporte información útil, necesitamos una muestra muy amplia para que sea representativa. Para ello, dependiendo del volumen de tráfico diario de tu página web, serán necesarios programar mayor o menor número de días para visualizar resultados. Por ejemplo, si recibes solamente unas 50-100 visitas al día a tu eCommerce, necesitarías al menos esperar unas 2 semanas para tener un buen volumen de visitas totales que consigan mostrarte unos patrones de comportamiento dentro de la web. En cambio, si tienes más de 1000 visitas diarias, bastaría con unos 3-5 días, a lo sumo una semana completa, para tener ya unos buenos datos.

Entre otras cosas, como por ejemplo señalarnos el lugar más idóneo para colocar publicidad en nuestra web, los mapas de calor en eCommerce son muy útiles para mostrar en qué productos entran más los usuarios dentro de una categoría (por ejemplo “calzado” dentro de un eCommerce de moda). Ahora bien, habrá que sacar conclusiones de por qué en unos productos se clicka más que en otros que se muestra en esa misma categoría.

Una de esos motivos puede ser que la fotografía de producto elegida para servir de reclamo al posible cliente (de modo que entre en la ficha de ese producto), le llame más la atención sobre otras dentro de la misma categoría por algún motivo, o simplemente porque el color del zapato le guste más o es el que esté buscando. Por eso decimos que hay que sacar conclusiones porque los motivos pueden ser variados.

Pero en ese aspecto, se puede investigar con el efecto que causan en los visitantes diferentes tipos de fotos para unos productos similares. Así, si por ejemplo pongo en la página de la categoría “calzado” algunos ejemplares con fotografía cenital en la que los zapatos se vean desde arriba, y el resto de zapatos vistos de lado (como suelen mostrarse principalmente). Tras unos días de grabación de resultados, podremos ver en el mapa de calor en cuales se ha clickeado más, si en los que se muestran de una forma o los que se muestran de otra.

Desde Google Analytics se pueden mostrar unos sencillos mapas de calor con tu web, como vemos en el ejemplo anterior, pero nosotros recomendamos SumoMe, que es el que hemos probado algunas veces dentro de nuestra web y la verdad es que muestra una información muy completa y sencilla de entender. En este enlace puedes acceder a un periodo de prueba gratuito para que, entre otras cosas, trastees los mapas de calor.

En definitiva, los mapas de calor son una herramienta que, junto con los tests A/B, de los cuales, nos dan una información muy valiosa acerca de lo que gusta más y menos a nuestros clientes y poder llegar a unas conclusiones técnicas de qué les motiva a comprar unos artículos en vez de otros.

• Si queréis indagar más sobre los mapas de calor, os recomendamos este completo artículo de nuestros amigos de Palbin.com
• Si queréis saber más sobre como hacer un mapa de calor en Google Analytics, recomendamos este otro artículo.
• Si quieres saber más sobre SumoMe, te recomendamos leer este artículo del blog de David Soto.
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