5 Alternativen zu Datadog für Teams, die mehr als nur Backend-Metriken suchen

Die Informationen auf dieser Seite entsprechen dem aktuellsten Kenntnisstand von Contentsquare zum 20.05.2025. Wenn du hier bist, suchst du wahrscheinlich nach Alternativen zu Datadog. Vielleicht liegt es an den Kosten von Datadog. Vielleicht an seiner Komplexität. Oder vielleicht suchst du einfach nach mehr als nur System-Alerts – und willst verstehen, wie sich technische Schwierigkeiten auf deine echten Nutzenden und deine Geschäftsergebnisse auswirken.

Dieser Artikel stellt 5 leistungsstarke Plattformen für das Application Performance Monitoring (APM-Plattformen) vor und vergleicht sie. Diese Plattformen wurden entwickelt, um Performance-Probleme zu erkennen, zu verfolgen und zu beheben.

Die meisten dieser Plattformen beschränken sich allerdings auf die Diagnose des Systemzustands. Sie zeigen dir zwar, was schiefgelaufen ist, aber nicht, wie diese Fehler deine Nutzenden frustriert haben, wo sie Journeys unterbrochen haben oder welche Umsatzeinbußen dadurch entstanden sind.

Genau hier kommt Contentsquare ins Spiel.

Contentsquare ersetzt Datadog (oder seine Alternativen) nicht vollständig. Stattdessen ergänzt es sie, indem es Backend-Probleme mit dem tatsächlichen Nutzerverhalten, Reibungspunkten und geschäftlichem Impact in Verbindung bringt. So kannst du die richtigen Fehlerbehebungen priorisieren, um Conversions und Umsätze zu schützen.

Lies weiter, um mehr über Folgendes zu erfahren:

• wo genau Datadog Einschränkungen aufweist,

• welche 5 starke Konkurrenten zu Datadog du in Betracht ziehen solltest und

• warum die Kombination von Observability und Experience Analytics der smarteste Weg ist, um das anzugehen, was wirklich einen Unterschied macht.

Zentrale Schlussfolgerungen

• Datadog eignet sich hervorragend für das Backend Monitoring, ist aber in erster Linie für Entwicklungs- und DevOps-Teams konzipiert. Es kann technische Probleme nicht mit Nutzerfrustrationen in Verbindung bringen, die Umsatzauswirkungen von Fehlern nicht quantifizieren, keine langfristige Datenanalyse unterstützen und keine skalierbaren Self-Service-Lösungen für funktionsübergreifende Teams bereitstellen.

• Alternative APM-Plattformen wie Dynatrace, New Relic und Splunk bieten leistungsstarke Funktionalitäten rund um die Systemüberwachung und die Fehlerbehebung. Allerdings schwächeln sie weiterhin mit Blick auf Verhaltensanalysen, Analysen der mobilen Nutzer-Journey und teamübergreifende Zugänglichkeit – allesamt Bereiche, die notwendig sind, um die Digital Experience vollständig verstehen und verbessern zu können.

• Contentsquare bietet mehrere Features für ein effektives Digital Experience Monitoring (DEM), darunter Real User Monitoring, Fehlererkennung, Session Replays und ein AI-gestütztes Frustrations-Tracking. Entscheidend ist aber, dass es auch eine Integration mit Datadog (und Alternativen) ermöglicht, um Backend-Fehler mit Nutzerproblemen in Verbindung zu bringen, Fehlerbehebungen nach geschäftlichem Impact zu priorisieren und schnellere, smartere Entscheidungen über alle Teams hinweg zu ermöglichen.

Einschränkungen von Datadog: Warum du dir die Konkurrenz ansehen solltest

Datadog macht auf technischer Ebene vieles richtig. Doch wenn deinen Teams auch die User:innen, der Umsatz oder die gesamte digitale Experience – und nicht nur die Uptime deines Betriebssystems – am Herzen liegen, solltest du über die folgenden Hauptlücken der Plattform Bescheid wissen.

1. Technische Signale ohne den kompletten Experience-Kontext

Datadog informiert dich, wenn Fehler entstehen und wo ihre Ursachen liegen. Es stellt außerdem eingeschränkte Session Replays und Ansichten der User Journey bereit. Jedoch mangelt es an vollständigen Verhaltens-Insights rund um Frustrationssignale, Muster von Zögermomenten und Nutzerabbrüche. 

Ohne eindeutige Experience-Daten gibt es kaum Einsichten in Verhaltenssignale wie Frustrationen oder Momente des Zögerns und keine eingebaute Möglichkeit, zu quantifizieren, wie sich Backend-Probleme auf Conversions, Kundentreue oder den langfristigen Customer Lifetime Value auswirken. 

2. Kosten, komplexes Setup und begrenzte Datenspeicherung

Das Preismodell von Datadog berechnet jedes Produkt und jedes Feature separat, was bei wachsender Nutzung zu unerwarteten Kosten führen kann. Das Setup und die individuelle Anpassung des Dashboards erfordern oft fortgeschrittene Konfigurations- und Technikkenntnisse. Die standardmäßige Datenspeicherung ist auf kurze Zeiträume beschränkt (z. B. werden APM-Fehler nur 15 Tage lang gespeichert), was langfristige Analysen und Compliance ohne zusätzliche Kosten nur schwer möglich macht.

3. Konzipiert für DevOps, nicht für funktionsübergreifende Teams

Datadog wurde für Entwickler:innen und SREs entwickelt. Damit eignet es sich großartig für ein Monitoring auf Systemebene – aber weniger für Produktmanager:innen, UX-Designer:innen und Marketingfachleute, die schnelle, unkomplizierte Antworten zur Customer Experience brauchen.

Wenn die Fehlererkennung ausschließlich in den Händen von Technikteams bleibt, hat das die folgenden 2 Konsequenzen:

👉 1. Teams ohne Technikexpertise müssen auf Unterstützung warten.

👉 2. Probleme, die sie inzwischen tatsächlich beheben könnten (etwa defekte UI-Elemente oder unübersichtliche Seiten-Flows), werden vernachlässigt.

Ohne allgemeine Transparenz gehen kleine Probleme unter, große Probleme brauchen länger, um behoben zu werden, und Teams verschwenden Zeit damit, nach Fehlerquellen zu suchen, die sie nicht sehen können.

4. Priorisierung, die technikbasiert statt geschäftsorientiert abläuft

Datadog kennzeichnet Fehler anhand der System-Performance oder der Schwere der Sicherheitsbedrohung, nicht anhand des Umsatzrisikos, der Nutzerfrustration oder des Abwanderungsrisikos.

Ohne eine klare Bezifferung des Business Impacts werden Teams oft eher das beheben, was am stärksten auffällt – aber nicht unbedingt das, was für das Wachstum am wichtigsten ist.

5 der besten Alternativen zu Datadog zur Überwachung und Behebung der wichtigsten Probleme

Die meisten der unten aufgeführten Tools sind echte Konkurrenten von Datadog. Sie überwachen Systeme, tracken die Performance und machen dich darauf aufmerksam, wenn etwas nicht richtig funktioniert.

Unsere allererste Wahl, Contentsquare (ja, das sind wir 👋), ersetzt Datadog nicht, sondern baut darauf auf. Wir bringen technische Fehler mit dem tatsächlichen Nutzerverhalten, unterbrochenen Journeys und Umsatzeinbußen in Verbindung, damit du die Problembehebungen priorisieren kannst, die den größten Impact auf dein Business haben.

Denn wir wissen: Das Entdecken von Fehlern ist zwar wichtig, aber das Wachstum wird erst dann gefördert, wenn du die Fehler priorisiert, die dich Kund:innen kosten.

1. Contentsquare

Was genau ist es?

Contentsquare ist eine vollumfängliche Experience-Intelligence-Plattform, die Digital Experience Monitoring, Verhaltensanalysen und Impact Quantification mit Blick auf den Umsatz kombiniert.

Für wen eignet es sich am besten?

Für Produkt-, UX-, Marketing-, Entwicklungs- und Digitalteams, die nicht nur verstehen müssen, was schiefgelaufen ist, sondern auch, wie sich dies auf echte Nutzende, ihre Journeys und ihre Conversions ausgewirkt hat – und das alles ohne aufwendiges Tagging oder manuelle Analysen.

Nutze die Error Analysis von Contentsquare, um Fehlertrends zu tracken, die zugehörigen Replays zu analysieren, den Impact zu quantifizieren und die betroffenen Kunden-Journeys anzusehen

Was leistet die Plattform?

• Sie kombiniert Experience Analytics (zonenbasierte Heatmaps, Journey Analysis) mit Product Analytics und Voice of Customer, um dir ein vollständiges Bild des Nutzerverhaltens, der Journey-Reibungen und der Experience Performance über Web- und Mobilversionen deiner Seite hinweg zu geben.

• Sie bietet ein vollständiges Digital Experience Monitoring (DEM), indem sie die technische Error Analysis und Speed Analysis (JavaScript- und API-Fehler, langsame Ladezeiten) mit Frustration Scoring (Wutklicks, Zögern) und Session Replays kombiniert – alles zugunsten einer schnelleren Erkennung und Behebung von Problemen.

• Sie umfasst eine Impact Quantification zur Berechnung der Auswirkungen eines jeden Problems oder Verhaltens auf Umsatz und Conversions.

• Sie beinhaltet mobile App-Analytics, womit sich Klicks, Scrollvorgänge, Zögermomente und technische Probleme auf iOS und Android erfassen lassen. Das trägt zur Verbesserung von Performance und Conversion-Raten entlang der gesamten mobilen Customer Journey bei.

• Sie ermöglicht jedem Team das Ergreifen von Maßnahmen, dank visueller Dashboards, intelligenter Alerts und AI-basierter Priorisierung.

• Sie integriert Alerts in Echtzeit rund um Fehler und Reibungen in Slack, Teams und Jira.

• Sie ermöglicht nahtlose Integrationen mit Datadog, New Relic, Splunk und anderen Plattformen, wodurch sie deinen APM-Stack erweitert.

Der Frustration Score von Contentsquare markiert, wo deine Nutzenden die größten Schwierigkeiten haben – sodass du schnell auf das reagieren kannst, was wirklich einen Unterschied macht

Warum die Plattform besser ist als Datadog

Datadog erkennt, wenn etwas schiefläuft. Contentsquare zeigt dir, was dich das kostet und warum – in Form von entgangenen Conversions, Nutzerfrustration und Umsatzeinbußen.

Anstatt zu spekulieren, welche Probleme vermutlich wichtig sind, können deine Teams auf diese Weise Prioritäten basierend auf geschäftlichem Impact setzen und funktionsübergreifend schneller handeln.

Und weil Contentsquare sich mit deinem APM-Stack integrieren lässt, bringt das Klarheit rund um die Experience in deine bestehenden Workflows. So können Entwicklungs-, Produkt- und Digitalteams dank gemeinsamem Kontext und klaren Prioritäten zügiger reagieren. 

Lies weiter, und wir zeigen dir weiter unten genau, wie das in der Praxis aussieht.

2. Dynatrace

Was genau ist es?

Dynatrace ist eine Plattform für das Application Performance Monitoring (APM-Plattform), die AI nutzt, um komplexe technische Probleme über Apps, Infrastrukturen und Cloud-Umgebungen hinweg zu erkennen, zu diagnostizieren und ihre Behebung zu automatisieren.

Für wen eignet es sich am besten?

Für DevOps-, SRE- und IT-Teams in Großunternehmen, die umfassende technische Einblicke in Multi-Cloud-Umgebungen benötigen, inklusive starker Automatisierung und AI für die Behebung komplexer Fehler.

Was leistet die Plattform?

• Sie überwacht und verfolgt die App-Performance über großflächig verteilte Systeme hinweg.

• Sie erkennt Anomalien und automatisiert Ursachenanalysen mit der Davis AI.

• Sie trackt den Infrastrukturzustand, Netzwerkaktivitäten und Metriken zur Session Performance.

• Sie bringt technische Fehler im Backend ans Licht, z. B. Verlangsamungen, API-Fehler und Serviceausfälle.

Warum reicht das nicht aus?

Wie Datadog zeichnet sich auch Dynatrace durch ein hervorragendes Monitoring auf Systemebene aus. Wenn du es allein nutzt, weist es jedoch eine entscheidende Lücke auf: Es stellt keinen Zusammenhang zwischen technischen Problemen, der tatsächlichen User Experience und Geschäftsergebnissen her.

Dynatrace kann veranschaulichen, wenn eine Transaktion langsam abläuft oder ein API ausfällt. Es zeigt jedoch nicht an, ob dies zu Frustration geführt, Nutzende zum Kaufabbruch veranlasst oder Umsatzeinbußen verursacht hat.

3. New Relic

Was genau ist es?

New Relic ist eine vollumfängliche Observability-Plattform, die APM, Infrastrukturüberwachung, Real User Monitoring (RUM), Protokollierung und AI-basierte Insights innerhalb einer einzelnen zusammenhängenden Plattform kombiniert.

Für wen eignet es sich am besten?

Für DevOps-, SRE- und Entwicklungsteams, die nach einer flexiblen Observability-Lösung suchen, die sich problemlos in moderne Cloud-Ökosysteme und Entwicklungstools einfügt.

Was leistet die Plattform?

• Sie überwacht Anwendungen, Infrastrukturen, Netzwerke und Nutzer-Sessions mit einheitlicher Telemetrie.

• Sie bietet APM, Browserüberwachung, mobiles RUM, Session Replays, Synthetics und AI-gestützte Ursachenanalysen.

• Sie konsolidiert Protokolle, Events, Metriken und Traces in einem Dashboard zur schnelleren Fehlerbehebung.

• Sie umfasst Integrationen mit über 780 Plattformen, Cloud-Dienstanbietern und Open-Source-Tools, darunter auch Contentsquare.

Warum reicht das nicht aus?

New Relic liefert einen weitreichenden technischen Überblick über die Systemintegrität und die Performance von Nutzer-Sessions. Wie andere APM-Systeme ist es jedoch primär für Entwickler:innen konzipiert, was es anderen digitalen Teams schwerer macht, Einsichten in die Daten zu erhalten und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Ohne umfassende Transparenz bleiben Verbesserungschancen rund um die User Experience oder die Steigerung des Business Impacts oft ungenutzt.

Allerdings lassen sich diese Nachteile überbrücken, wenn du New Relic mit Contentsquare integrierst, wie es einer unserer Kunden demonstriert hat. 

🎥 Schau es dir in Aktion an: Während eines groß angelegten E-Commerce-Plattformwechsels kombinierte der größte Sofahändler und ‑hersteller im UK, DFS, das Experience Monitoring von Contentsquare mit New Relic, um Fehler auf Basis ihrer Auswirkungen auf Kund:innen und Conversion-Risiken zu priorisieren.

Durch die Identifizierung eines kritischen Fehlers in der Checkout-API unmittelbar nach dem Launch konnte das Team die durchschnittliche Zeit bis zur Problemlösung verkürzen und die Customer Journey schützen. Dies trug dazu bei, die Ladezeit um 20 % zu reduzieren und die Bounce-Rate um 9 % zu senken.

Die ganze Story findest du hier

4. Splunk AppDynamics

Was genau ist es?

AppDynamics ist jetzt Teil der Observability-Plattform von Splunk und vereint Infrastruktur-Monitoring mit Application Performance Management (APM) und der Nachverfolgung von Geschäftstransaktionen – alles in einer einzigen Lösung.

Für wen eignet es sich am besten?

Für Teams in den Bereichen IT-Betriebs, DevOps und SRE in Unternehmen, die tiefgreifende technische Einblicke in Cloud- und hybride Umgebungen brauchen, insbesondere, falls sie bereits in das Splunk-Ökosystem investiert haben.

Was leistet die Plattform?

• Sie überwacht den Zustand von Apps, Servern, Datenbanken und Netzwerken über verschiedene Umgebungen hinweg.

• Sie verfolgt Backend-Geschäftstransaktionen, die durch Nutzeraktionen ausgelöst werden, etwa Bezahlvorgänge oder Login-Anfragen.

• Sie nutzt AI-basierte Ursachenanalysen zur Beschleunigung der technischen Problemerkennung.

• Sie bringt die System-Performance mit dem Zustand der Business Services in Verbindung, um die Incident Response zu unterstützen.

Warum reicht das nicht aus?

Splunk AppDynamics bietet einen hilfreichen technischen Überblick über die System- und Serviceleistung. Die Plattform kann nachverfolgen, wann eine Backend-Transaktion langsamer wird oder fehlschlägt, zeigt aber nicht den tatsächlichen Impact auf Nutzende oder Umsatz.

Sie quantifiziert nicht, wie Performance-Probleme Frustrationen hervorrufen, zu Abbrüchen führen oder die Conversion-Raten beeinträchtigen. Ohne detailliertere Experience Analytics riskieren Teams, technische Probleme zu lösen, ohne zu verstehen, welche davon tatsächlich das Wachstum, das Engagement oder den letztendlichen Gewinn beeinträchtigen.

5. Noibu

Was genau ist es?

Noibu ist eine Plattform für Digital Experience Monitoring (DEM) auf Einsteigerniveau, die sich auf das Erkennen, Untersuchen und Beheben kritischer Fehler auf E-Commerce-Websites mit negativen Auswirkungen auf Conversions und Umsätze konzentriert.

Für wen eignet es sich am besten?

Sie eignet sich nur für E-Commerce-Websites, da ein vordefinierter durchschnittlicher Bestellwert nötig ist, um den Impact auf den Umsatz zu berechnen.

Was leistet die Plattform?

• Sie überwacht E-Commerce-Websites kontinuierlich hinsichtlich Ladezeiten, JavaScript-Fehlern, API-Ausfällen und Checkout-Unterbrechungen.

• Sie bringt die entscheidendsten Fehler, basierend auf ihren geschätzten finanziellen Auswirkungen und ihrem jeweiligen Schweregrad, ans Licht.

• Sie bietet vollständige Session Replays zur schnellen Untersuchung von Schwierigkeiten.

• Sie priorisiert Fehlerbehebungen mit AI-gestützten Empfehlungen und Echtzeit-Alerts.

• Sie lässt sich mit führenden E-Commerce-Plattformen wie Shopify, Magento, Salesforce Commerce Cloud und weiteren integrieren.

Warum reicht das nicht aus?

Noibu kann umsatzrelevante Fehler nur für solche E-Commerce-Websites erkennen und priorisieren, bei denen die Fehlerquote 10 % über die gesamte Website hinweg oder 5 % innerhalb des Warenkorb-/Checkout-Prozesses überschreitet. Der Fokus der Plattform liegt außerdem auf der technischen Problemerfassung und nicht auf einer vollumfänglichen Analyse der Experience. 

Entsprechend verzerrt das die Prioritätenliste durch ungenaue Messungen und mangelhafte Kontextualisierungen deiner Core Web Vitals, da sie nicht anhand deines tatsächlichen Impacts, sondern lediglich anhand eines Benchmarks erhoben werden, der auf 35 Millionen Seitenaufrufen bestehender Noibu-Kund:innen basiert. Das ist weder speziell auf deine Branche noch speziell auf deine Marke zugeschnitten. Zudem werden allgemeinere Nutzersignale wie Frustrationen, Zögermomente oder selbst gemeldete Schwierigkeiten nicht berücksichtigt. Es fehlen Tools wie Heatmaps und Journey-Analysen, um zu visualisieren, wie Probleme die Experience beeinträchtigen und wie sich diese beheben lassen.

Wie schon erwähnt, wurde Noibu speziell für den E-Commerce entwickelt. Das macht es für Teams in anderen Branchen oder mit höherem Traffic-Aufkommen – bei denen ein einzelner Fehler vermutlich keinen 10%-igen Impact auf Conversions zur Folge haben wird – praktisch nutzlos (Quelle).

Warum Contentsquare die beste Ergänzung zu jeder Datadog-Alternative ist

Tools wie Datadog, Dynatrace und New Relic wurden entwickelt, um technische Zustände zu überwachen. Sie alarmieren dich, wenn etwas nicht funktioniert, etwa wenn eine API ausfällt, eine Seite langsam lädt oder die Fehlerrate plötzlich ansteigt.

Doch nachdem der Alert ausgelöst wurde, bleibst du mit größeren Fragen zurück:

• Wie hat sich das Problem auf meine echten Nutzenden ausgewirkt?

• Wo hat es Frustrationen oder Abbrüche ausgelöst?

• Wie viel Umsatz oder Engagement mussten wir tatsächlich einbüßen?

Das ist die Lücke zwischen Observability und Digital Experience Monitoring – und genau da kommt Contentsquare ins Spiel.

Hier erklären wir dir, was du durch die Kombination von Contentsquare mit einer beliebigen Alternative zu Datadog erreichen kannst.

1. Gleichzeitiges Aufdecken von technischen Problemen und Nutzerfrustration

Datadog (wie auch jedes andere APM-System) benachrichtigt dich über Backend-Fehler, z. B. langsame APIs oder Serverausfälle.

Doch Nutzende springen nicht nur aufgrund technischer Probleme ab. Viel wahrscheinlicher bringen unsichtbare UX-Reibungen – lange Ladezeiten, fehlerhafte Elemente, Wutklicks oder unübersichtliche Layouts – deine Nutzenden dazu, die Seite ohne Kauf zu verlassen.

Contentsquare liefert dir diesen ausschlaggebenden, fehlenden Kontext.

• Der Frustration Score erkennt Verhaltenssignale wie Wutklicks, wiederholte Interaktionen, Zögermomente und Fehlklicks, sodass du genau sehen kannst, wo Nutzende stecken bleiben oder genervt werden.

• Die Error Analysis erfasst Frontend-Probleme wie JavaScript-Fehler, fehlgeschlagene Klicks, API-Fehler und Netzwerkverlangsamungen und bringt sie mit betroffenen Sessions in Verbindung, um die Untersuchung zu vereinfachen.

• Die Speed Analysis identifiziert punktgenau langsam ladende Elemente und quantifiziert, wie stark diese die Conversions beeinträchtigen oder die Bounce-Raten erhöhen.

Nutze Speed Analysis, um langsam ladende Elemente genau zu identifizieren und umsetzbare Lösungsansätze zu erhalten

• Session Replays zeigen dir genau, was Nutzende vor, während und nach einem Problem gesehen und getan haben. Das gibt dir den vollständigen Kontext, um Fehler schneller zu beheben, sie zu überprüfen und zu verstehen, wie sich Probleme auf die Experience ausgewirkt haben.

Nutze Session Replay, um den Impact jeder Art von Fehler auf die User Experience und das Nutzerverhalten zu sehen

2. Priorisierung von Fehlerbehebungen nach geschäftlichem Impact statt nach dem technischen Ausprägungsgrad

Die meisten APMs ordnen Probleme anhand von Systemmetriken: CPU-Auslastung, Fehlerhäufigkeit, Latenzspitzenwerte. Das Contentsquare-Feature Impact Quantification ordnet Probleme danach, was für dein Unternehmen am wichtigsten ist: Conversion-Verluste, Umsatzeinbußen und Nutzerabwanderungen, sodass du dich erstmal auf die wirkungsvollsten Lösungsmaßnahmen konzentrieren kannst.

Nutze Impact Quantification, um die Geschäftskosten jedes Problems zu ermitteln und sie entsprechend zu priorisieren

3. Schnellere Untersuchung von Störfällen dank Kontext zu echten Nutzenden

Einen Fehler zu finden, das ist erst der Anfang. Session Replays und Journey Analysis erlauben dir, direkt zu den Sessions zu springen, in denen der Fehler aufgetreten ist, sodass du in Echtzeit siehst, was deine Nutzenden gesehen haben, und genau verstehst, wie sich das Problem auf ihre Customer Journey ausgewirkt hat. 

Und wenn du zudem Beschwerden aus Voice of Customer oder Kontaktcenter-Tickets untersuchst, kannst du den Session Replay Event Stream nutzen, um technische Fehler punktgenau zu lokalisieren und Muster über verschiedene Nutzende hinweg zu erkennen. Nur wenige Klicks zeigen dir, wie viele andere User:innen betroffen sind, was dir die Problemvalidierung und ‑priorisierung erleichtert.

Journey Analysis zeigt, wie ein spezifischer API-Fehler zum Absprung von Nutzenden führt

4. Eröffne jedem Team Handlungsmöglichkeiten, statt nur dem Entwicklungsteam

APM-Dashboards sind für DevOps- und SRE-Teams konzipiert, was ihren Impact für das gesamte Unternehmen einschränkt. 

Im Gegensatz dazu erleichtern die visuellen Dashboards, AI Alerts und automatisierten Insights von Contentsquare deinen Produkt-, UX-, Marketing- und Supportteams den Zugriff und die Reaktion auf Insights, auch ohne technische Vorkenntnisse.

🎥 Schau es dir in Aktion an: Die führende australische Versicherungsmarke nib verwendet Contentsquare, um mehreren Teams direkten Zugriff auf detaillierte Digital Experience Insights zu ermöglichen, ohne sich auf Entwicklungsteams verlassen zu müssen.

Teams aus den Bereichen Digital Growth & Performance, IT und UX, DevOps, Content und Marketing nutzen Contentsquare, um Frontend-Fehler an die Oberfläche zu bringen, Customer Journeys über Landingpages und Blogs hinweg zu tracken und das Nutzerverhalten auf der Elementebene zu untersuchen.

Für Clare Powell, Senior Manager für Digital Growth und Performance bei nib, „wäre es schwer, jemals wieder zu einem Status zurückzukehren, bevor wir Contentsquare genutzt haben!“

Lies die ganze Story

Durch die Verknüpfung des Backend-Monitoring mit Experience Analytics macht Contentsquare es für Teams möglich, schneller zu agieren, Prioritäten smarter zu setzen und das anzugehen, was für die Nutzendenundfür das Unternehmen am wichtigsten ist.

Contentsquare vs. Datadog auf einen Blick: Warum du beide brauchst

Wie schon erklärt, lösen Datadog und Contentsquare unterschiedliche Aspekte desselben Problems.

Datadog überwacht deine Systeme und Infrastruktur. Es alarmiert dich, sobald die Performance schwächelt. 

Contentsquare überwacht die User Experience. Es zeigt dir, wie technische Probleme Nutzende frustrieren, ihre Journeys stören und sich auf den Umsatz auswirken.

In Kombination (dank unserer Integration) stellen sie eine Verbindung zwischen Systemzustand und Geschäftsergebnissen her und helfen so jedem Team, Prioritäten smarter zu setzen, schneller zu handeln und bessere Experiences abzuliefern.

So schneiden beide Plattformen im Vergleich mit Blick auf ihre gemeinsamen Ziele ab:

Wenn du die technische Fehlererkennung von Datadog mit den Experience Insights von Contentsquare verbindest, gehst du vom reinen Erkennen von Problemen zum Verstehen ihres tatsächlichen Impacts über – und gehst somit das an, was wirklich einen Unterschied macht.

So könnte das in der Praxis aussehen:

• Datadog meldet eine Verlangsamung im Backend. ➡️ Contentsquares Journey Analysis zeigt, wo Nutzende abgebrochen haben und wie das die Conversion-Raten gesenkt hat.

• Datadog erkennt einen fehlgeschlagenen API-Aufruf. ➡️ Contentsquares Impact Quantification zeigt, wie viele Nutzende von dem Fehler betroffen waren und wie viel Umsatz dich das gekostet hat.

• Datadog identifiziert einen Ausfall. ➡️ Contentsquare bringt Sessions mit Frustrationen, Wutklicks und abgebrochenen Warenkörben, die mit dem Vorfall in Verbindung stehen, ans Licht.

Analysiere jeden möglichen Fehler in Contentsquare, um seinen Impact zu quantifizieren, seine Auswirkungen auf Nutzende nachzuvollziehen und die Problembehebung entsprechend zu priorisieren

Profi-Tipp💡 Contentsquare bietet Integrationen mit Datadog und allen wichtigen Observability-Plattformen wie New Relic, Splunk und Dynatrace an, sodass du deine Digital Experience Insights unabhängig von der letztlich eingesetzten APM-Lösung bereichern kannst.

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Fazit: Eine Kombination von APM mit Experience Analytics ist der klügste Schachzug

Du bist auf der Suche nach Alternativen zu Datadog hier angekommen. Wenn du Datadog jedoch lediglich durch ein ähnliches Tool austauschst, löst du nur einen Teil deines Problems.

Ein APM-System gegen ein anderes auszuwechseln, wird die Lücke der User Experience nicht füllen. Tools wie Datadog, Dynatrace und New Relic sind zwar für das Monitoring der technischen Performance konzipiert, können aber nicht allein aufdecken, wie sich diese Probleme auf deine Nutzenden oder deinen letztendlichen Gewinn auswirken.

Contentsquare schließt diese Lücke. Es arbeitet mit deinem bestehenden APM zusammen, um aufzuzeigen, wo Nutzende frustriert werden, was Abbrüche motiviert und welche Lösungen deinen Umsatz und deine Kundentreue schützen.

Für Teams, denen das Unternehmenswachstum, die Kundenzufriedenheit und eine schnellere, smartere Entscheidungsfindung am Herzen liegen, ist Contentsquare nicht nur ein nettes Extra: Es ist die strategische Dimension, die in deinem APM-Stack noch fehlt.

Und du musst dich nicht nur auf unser Wort verlassen: Laut Forrester erzielen Unternehmen, die Contentsquare nutzen, einen ROI von 602 % und gewinnen durchschnittlich 3,2 Millionen USD an Umsatz zurück – alles dank der Beseitigung von Reibungen in der digitalen Journey.

Häufig gestellte Fragen zu Datadog-Alternativen

Net Promoter®, NPS®, NPS Prism® und die NPS-bezogenen Emoticons sind eingetragene Marken von Bain & Company, Inc., NICE Systems, Inc. und Fred Reichheld. Net Promoter ScoreSM und Net Promoter SystemSM sind Dienstleistungsmarken von Bain & Company, Inc., NICE Systems, Inc. und Fred Reichheld.