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DefinizioneUX

Heatmap

Una heatmap, o mappa di calore, è una rappresentazione visiva delle zone più consultate o cliccate su una pagina web, che utilizza colori per indicare le aree di interesse degli utenti.

Rappresentazione visiva delle zone di interazione o attenzione su una pagina web, generalmente tramite un codice colore (dal blu al rosso) per indicare l’intensità dell’attività degli utenti. Una heatmap permette di osservare come i visitatori interagiscono realmente con un’interfaccia, senza dover analizzare riga per riga i dati analitici classici.

Tipi di heatmap:

  • Heatmap di click: mostra le zone su cui gli utenti cliccano di più.
  • Heatmap di scroll: indica fino a che punto gli utenti scorrono una pagina, rivelando le zone viste rispetto a quelle ignorate.
  • Heatmap di movimento (hover): visualizza gli spostamenti del mouse (utile su desktop) per rilevare la potenziale attenzione visiva.

Vantaggi per il CRO:

  • Identificare gli elementi ignorati o mal posizionati (CTA invisibili, contenuto troppo in basso, navigazione non utilizzata),
  • Individuare le zone di confusione o di sovraccarico visivo (click non previsti su elementi non cliccabili),
  • Verificare la gerarchia visiva effettiva di una pagina,
  • Dare priorità alle zone da testare o migliorare prima di lanciare una variazione,
  • Ottimizzare la disposizione dei contenuti e il layout mobile o desktop.

Integrazione con l’A/B testing:

Le heatmap vengono spesso utilizzate:

  • a monte di un A/B test per individuare elementi di disturbo o formulare ipotesi basate sul comportamento reale,
  • a valle per confrontare l’efficacia comportamentale di più varianti: una variazione può convertire meglio perché attira meglio l’attenzione su un elemento chiave (es.: pulsante “Aggiungi al carrello”).

Strumenti popolari:

  • Hotjar, Microsoft Clarity, Crazy Egg, Contentsquare, Smartlook, ecc.

Limiti:

  • Le heatmap sono strumenti esplorativi, mostrano il “dove” e il “quanto”, ma non il “perché”.
  • Devono essere incrociate con dati analitici (GA4, eventi) e, idealmente, completate con test utente o A/B testing per validare le ipotesi che suggeriscono.

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