{"id":4525,"date":"2014-07-23T09:54:21","date_gmt":"2014-07-23T08:54:21","guid":{"rendered":"http:\/\/www.flameanalytics.com\/?p=4525"},"modified":"2026-03-24T14:23:53","modified_gmt":"2026-03-24T13:23:53","slug":"tipos-de-mapas-de-calor-para-tiendas-de-trafico-y-de-actividad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/tipos-de-mapas-de-calor-para-tiendas-de-trafico-y-de-actividad\/","title":{"rendered":"Tipos de mapas de calor para tiendas: de tr\u00e1fico y de actividad"},"content":{"rendered":"<p>Un mapa de calor es una representaci\u00f3n gr\u00e1fica del layout de la tienda (normalmente una fotograf\u00eda de la planta) a la que se superpone una capa de informaci\u00f3n con un gradiente de color que va desde el azul hasta el rojo, pasando por verdes y amarillos. Los colores m\u00e1s calientes (o cercanos al rojo) indican el nivel de actividad de clientes en dicha zona de la tienda. Mientras que los colores m\u00e1s fr\u00edos, indican menos actividad. De esta forma, un mapa de calor (heatmap) nos indica que zonas de nuestra tienda son las m\u00e1s transitadas (zonas calientes) y cuales menos (fr\u00edas).<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p dir=\"ltr\"><strong>Hay dos tipos de mapas de calor:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\">Mapas de tr\u00e1fico: Nos indican por donde transita la gente y nos dan una idea de como se mueve la gente por nuestra tienda. Este tipo de mapa sirve fundamentalmente para ayudarnos a configurar el layout o dise\u00f1o de nuestra tienda, identificando por tanto, zonas de mayor tr\u00e1nsito.<\/p>\n<\/li>\n<li dir=\"ltr\">\n<p dir=\"ltr\">Mapas de actividad: Nos indican donde se para m\u00e1s la gente y nos sirven para identificar aquellas \u00e1reas zonas de mayor inter\u00e9s. Ver si una promoci\u00f3n est\u00e1 funcionando o si una determinada zona, aunque sea de paso, es de inter\u00e9s o no.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p dir=\"ltr\">Para la confecci\u00f3n de mapas de calor, Flame utiliza c\u00e1maras de video IP que en muchos casos, los retailers ya tienen instaladas para prop\u00f3sitos de seguridad. Flame transforma el stream de video en informaci\u00f3n \u00fatil que luego es transformada en los mapas de calor.<\/p>\n<p>La gran ventaja de utilizar c\u00e1maras para la confecci\u00f3n de mapas de calor, radica por un lado, en la exactitud que aporta el video, llegando a poder analizar incluso el movimiento y levantamiento de productos y por otro, la posibilidad de aprovechar una infraestructura ya existente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un mapa de calor es una representaci\u00f3n gr\u00e1fica del layout de la tienda (normalmente una fotograf\u00eda de la planta) a la que se superpone una capa de informaci\u00f3n con un gradiente de color que va desde el azul hasta el rojo, pasando por verdes y amarillos. Los colores m\u00e1s calientes (o cercanos al rojo) indican el nivel de actividad de clientes en dicha zona de la tienda. Mientras que los colores m\u00e1s fr\u00edos, indican menos actividad. De esta forma, un mapa de calor (heatmap) nos indica que zonas de nuestra tienda son las m\u00e1s transitadas (zonas calientes) y cuales menos (fr\u00edas).<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":18019,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[457,649],"tags":[553],"class_list":["post-4525","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","category-consejos","tag-consejos"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4525","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4525"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4525\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":89295,"href":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4525\/revisions\/89295"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/18019"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4525"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4525"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4525"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}