El "clickmap" (mapa de clics) es aparentemente parecido a los mapas de calor del 2eye tracking", pero en lugar de mostrarnos dónde miran los usuarios, nos muestra dónde hacen clic los usuarios.
Algunas versiones del "clickmap" sólo muestran datos de clics en las zonas clicables (links, botones), como es al caso de la funcionalidad llamada "site overlay" de Google Analytics.
Otras herramientas como Clickdensity, sin embargo, son capaces de mostrar datos de clic en cualquier zona de la pantalla, independientemente de si tiene un link o no (os recomiendo que probéis la demo de Clickdensity, vale la pena)
Finalmente, herramientas como Omniture SiteCatalyst pueden mostrar los ingresos que genera cada clic en cada elemento de la página. Además, es capaz de mostrar datos en tiempo real.
La utilidad del mapa de clics es evidente: de un vistazo, podemos ver dónde clican los usuarios en una pantalla determinada, y rápidamente actuar para mejorarla en tres aspectos principales:
El A/B Testing es de utilidad cuando dudamos entre dos diseños para una misma página. Lo que haremos es colocar ambas versiones de la página en el servidor, y utilizar una herramienta de analítica como Omniture SiteCatalyst o Google Optimizer para comparar los resultados de ambas páginas. Por ejemplo, podremos comparar:
Así mismo, el A/B Testing lo podemos utilizar para comparar el resultado de una misma página en periodos de tiempo distintos, por ejemplo:
Podremos así sacar conclusiones acerca de:
El análisis de formularios consiste en analizar el número de veces que los usuarios dejan de rellenar un formulario en un campo concreto.
Por ejemplo, una web para la que trabajé descubrió que, en el formulario de introducción de los datos de la tarjeta de crédito, un 0,2% de los usuarios dejaban de rellenar el formulario en el momento en que se les pedía marcar la casilla para suscribirse al newsletter de la empresa. No era obligatorio, pero lo parecía, y lo más grave es que los usuarios ya habían introducido los datos de su tarjeta de crédito (es decir, habíamos logrado convencerlos para comprar), y sin embargo abandonaban.
Es muy difícil detectar este tipo de cosas en un test de usuarios, puesto que afectan a un porcentaje de usuarios muy pequeño (a pesar de que en el ejemplo anterior, un 0.2% significaba una media de 3 compras menos por día, es decir unos 6000 euros al mes, cantidad nada despreciable!)
Así mismo, el análisis de formularios permite detectar fallos en:
Los reportes de "clickstream" son quizás el elemento más potente de herramientas de analítica web avanzada como Omniture SiteCatalyst o Visual Sciences. Permite responder a preguntas como por ejemplo:
Ejemplo de reporte de rutas de navegación de Omniture SiteCatalyst
Estos reportes son muy útiles para analizar qué realizan los usuarios en nuestro sitio web y, quizás más importante todavía, qué no son capaces de realizar (seguramente debido a que la página no es usable).
Así mismo, nos ayudan a definir la arquitectura de la información y el esquema de navegación del sitio web basándonos en la experiencia y preferencias de navegación de los usuarios.
Existen muchas otras técnicas de analítica web que nos permiten mejorar la usabilidad de un sitio web. A continuación menciono algunas, que en otros artículos comentaré en detalle:
Especialmente importante es la segmentación de tascas y usuarios , que permite agrupar a los usuarios según las tascas que realizan en el sitio web, para después ofrecer contenidos e interfaces adaptados a cada perfil.
ConclusionesEspero haber contribuido a convenceros de que la analítica web puede y debe jugar un papel muy importante en la mejora de la usabilidad de los sitios web. Destacaría tres ventajas principales:
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