Как Nike снизил потери на лендинге с помощью тепловых карт

В 2026-м, когда у B2B и e-com всё сильнее давит экономика внимания, такие инструменты, как тепловые карты, снова становятся не «красивой визуализацией», а способом быстро проверить, где ломается путь пользователя. Хороший пример — кейс Nike с оптимизацией страницы продукта через поведенческую аналитику.

Контекст был простой: трафик на карточки товара есть, а конверсия в добавление в корзину отстаёт от ожиданий. Команда видела это в веб-аналитике, но не понимала, на каком именно элементе теряются люди. Здесь и подключили инструмент класса Hotjar / FullStory / Microsoft Clarity, чтобы не гадать, а увидеть поведение по факту.

Задача была не в «сделать страницу красивее», а в том, чтобы сократить трение на ключевом экране. Команда посмотрела:
— тепловую карту кликов;
— карту прокрутки;
— записи сессий;
— точки, где пользователь возвращается назад или зависает без действия.

Что нашли:
— главный CTA оказался ниже зоны первого экрана у заметной части мобильного трафика;
— блок с размерной сеткой вызывал больше кликов, чем кнопка покупки;
— пользователи часто пытались нажать на изображение товара, ожидая увеличить его;
— часть трафика уходила после просмотра характеристик, не доходя до выбора размера.

Решение было практичным:
— подняли кнопку покупки выше;
— упростили визуальную иерархию;
— сделали размерную сетку заметнее и короче;
— добавили более очевидное увеличение фото;
— убрали лишние отвлекающие элементы рядом с CTA.

Результат по публично описанному кейсу — рост добавлений в корзину на двузначный процент и заметное снижение «слепых» зон на мобильной версии. Для performance-команды это важно не только как рост CR, но и как более качественный сигнал для дальнейшей оптимизации в связке с серверной атрибуцией и incrementality-подходом: сначала понять, что мешает, потом масштабировать трафик.

Урок здесь простой: тепловая карта сама по себе не продаёт. Она экономит недели догадок. В эпоху, когда **ценность смысла выше объёма действий**, выигрывает не тот, кто собрал больше данных, а тот, кто быстрее нашёл одно узкое место и убрал его.

— @HeatmapToolsRu