Microsoft Clarity: mapas de calor y grabaciones de sesiones gratis
Microsoft Clarity es gratis e incluye mapas de calor, grabaciones y Copilot. Qué ofrece hoy, cómo proteger datos sensibles y qué exige el consentimiento.
¿Qué ofrece hoy?
La documentación oficial de Microsoft menciona tres piezas principales: grabaciones de sesiones (Session Recordings), mapas de calor (Heatmaps) y «ML Insights», que son observaciones generadas por aprendizaje automático (Microsoft Learn: Clarity FAQ). Además tiene Copilot in Clarity, una capa de IA generativa con chat y resúmenes de sesiones individuales, de grupos de sesiones y de mapas de calor. Microsoft advierte que puede generar información incorrecta y que sus conclusiones no son recomendaciones de expertos, así que conviene contrastarlas con las grabaciones (Microsoft Learn: Copilot in Clarity). Los administradores pueden activar o desactivar sus funciones en Settings > Copilot.
Lo más útil para un diseñador es la grabación de sesión: ves qué hizo una persona, en qué orden, dónde dudó y en qué pantalla se fue. Los mapas de calor te dan la vista agregada: en qué zona de la página hacen clic y hasta dónde bajan.
¿Cuánto cuesta?
La FAQ oficial responde sin ambigüedad: «Clarity is a free service forever». Dice que no hay límites de tráfico ni obligación de pasar a una versión de pago. Sí tiene límites técnicos: graba hasta 100 000 sesiones por proyecto al día y cada mapa de calor se limita a 100 000 vistas de página. Revisa esa FAQ antes de confiar en un número, porque Microsoft puede cambiar sus condiciones.
¿Cómo se instala?
El proceso típico es crear un proyecto en Clarity, copiar su script en el <head> del sitio y esperar a que lleguen los primeros datos. Si ya usas Google Analytics 4, Clarity puede conectarse con él para saltar desde un evento de GA4 a las grabaciones de esa misma sesión. Ese salto es útil para investigar: primero encuentras el problema en los números y después lo ves en la sesión.
¿Cómo proteger datos personales?
Esta es la parte que más equipos saltan, y es la que más importa. Clarity tiene tres modos de enmascaramiento, configurables por administradores en Settings > Masking (Microsoft Learn: Clarity masking):
| Modo | Qué hace | Cuándo usarlo |
|---|---|---|
| Strict | Enmascara todo el contenido | Sitios con datos de salud, finanzas o identidad |
| Balanced | Enmascara solo el contenido sensible; trata números y correos como sensibles | Modo por defecto |
| Relaxed | No enmascara contenido (los campos de entrada y desplegables siguen enmascarados) | Solo para sitios sin datos personales |
Además, los campos de entrada y los desplegables siempre se enmascaran y no se pueden personalizar. Para casos concretos, puedes agregar un selector CSS (por clase, id o etiqueta) en la configuración, o marcar un elemento en el código con data-clarity-mask="True". Para mostrar algo que el modo oculta, existe data-clarity-unmask="true". Los cambios de configuración tardan hasta una hora en aplicarse y no son retroactivos: las grabaciones anteriores no se modifican.
¿Qué dice sobre el GDPR y el consentimiento?
Microsoft dice que Clarity está diseñada para ser compatible con el GDPR y que opera como responsable del tratamiento. Pero la misma FAQ indica que, en el Espacio Económico Europeo, Reino Unido y Suiza, se necesita consentimiento explícito antes de colocar cookies. Desde el 31 de octubre de 2025, Clarity exige además que el sitio le envíe la señal de consentimiento (con su Consent API o con un gestor de consentimiento compatible, como CookieYes) para dar todas sus funciones en esas regiones (Microsoft Learn: Consent Mode). Sin consentimiento, las cookies de Clarity no se usan y las sesiones quedan fragmentadas, lo que afecta a grabaciones y embudos. La herramienta respeta Global Privacy Control, pero no responde al encabezado Do Not Track.
Otros datos prácticos de la FAQ: las grabaciones se conservan 30 días (las marcadas como favoritas y una muestra aleatoria, hasta nueve meses), y los mapas de calor pueden consultarse hasta nueve meses. Para borrar los datos de una persona hay que borrar el proyecto completo. Y Clarity no debe usarse en sitios dirigidos a menores de 18 años.
Una trampa común: tener un banner de consentimiento no basta si no le pasa la señal a Clarity. Revisa que tu gestor de consentimiento tenga la integración específica o que tu código llame a la Consent API.
Antes de abrir las grabaciones, define qué preguntas quieres responder. Un plan de investigación con dos o tres preguntas evita pasar horas viendo sesiones sin una hipótesis.
¿Cuándo NO conviene usarla?
- En páginas de pago, login o formularios con datos personales, sin enmascaramiento estricto y sin exclusión de esas rutas.
- Como única fuente de decisiones. Las grabaciones muestran casos, no proporciones. Una sesión rara puede parecer un problema general.
- Si tu proyecto necesita analítica de producto con eventos y experimentos, Clarity no sustituye a una herramienta como PostHog.
Ejemplo ilustrativo
Ejemplo ilustrativo: una tienda en línea ve en GA4 que el 40 % de los usuarios no completa el envío. En Clarity filtra las sesiones de esa página y ve que muchas personas hacen clic repetidamente en un campo de código postal que está deshabilitado. El problema no era el precio ni el formulario, sino un campo que parecía editable y no lo era. El equipo lo corrige y vuelve a medir. Antes de llevar esa observación a la conclusión, revisa los sesgos en la investigación: tres sesiones no son un patrón, son una pista para probar.
Errores comunes
- Instalar la herramienta sin revisar el modo de enmascaramiento.
- Creer que la configuración por defecto cubre todos los datos personales.
- Olvidar que las grabaciones se conservan y que borrar a una persona exige borrar el proyecto.
- Tomar una sesión como evidencia de un problema general.
- Ignorar el consentimiento en la UE, Reino Unido o Suiza.
Qué puedes hacer mañana
- Abre la configuración de enmascaramiento de tu proyecto y verifica el modo activo.
- Elige una página importante y mira diez grabaciones de sesión, anotando qué hace la gente antes de salir.
- Escribe una hipótesis sobre lo que viste y decide cómo la probarías con una prueba de usuario.