Contentsquare vs. Datadog: ¿cuál te conviene más?

Datadog es una potente herramienta para monitorizar el rendimiento técnico. El problema es que solo te permite obtener una parte de los insights que necesitas para optimizar tus experiencias digitales.

Precisamente para eso está Contentsquare. Nuestra plataforma integral de inteligencia sobre la experiencia digital complementa a Datadog ofreciéndote todo esto:

• Puedes cuantificar el impacto de los problemas técnicos en los ingresos.

• Todos los equipos (no solo el de desarrollo) pueden obtener insights prácticos.

• Puedes descubrir problemas en la UX que no detectarías con la monitorización técnica.

• Puedes relacionar comportamientos de tus usuarias y usuarios con resultados empresariales.

Por todas estas razones, muchas de las grandes empresas integran Datadog y Contentsquare para obtener una visión global de la experiencia digital, lo que se traduce directamente en un crecimiento medible de los ingresos.

En este artículo conocerás las diferencias y los puntos en común de Contentsquare vs. Datadog y descubrirás cómo puedes aprovechar ambas plataformas para crear una estrategia integral de optimización de la experiencia digital que combine la monitorización técnica con insights que generen ingresos.

Resumen

Datadog es una simple plataforma de monitorización técnica. En cambio, Contentsquare es una plataforma que combina la monitorización de la experiencia digital (DEM) con funcionalidades de analítica de la experiencia digital (DEA), analítica de producto (PA) y voz del cliente (VoC) para ayudar a los equipos a optimizar todo el embudo digital y hacer crecer los ingresos.

• Utilizar únicamente Datadog no es suficiente para conocer toda la experiencia y el comportamiento de las usuarias y los usuarios.

• Contentsquare mejora todo el embudo digital, ya que aborda cuestiones tanto técnicas como no técnicas.

• Contentsquare ofrece una analítica centrada en las interacciones de los usuarios con la interfaz de aplicaciones y sitios web. Además, conecta sus comportamientos y los problemas técnicos que encuentran en ellas con el impacto que tienen en la experiencia, la conversión y los ingresos.

• Muchas grandes empresas combinan Contentsquare y Datadog para priorizar qué corregir (y cómo) en función del impacto que esas correcciones tengan en el negocio.

• Datadog y Contentsquare se integran a la perfección para que los equipos puedan pasar fácilmente de revisar una reproducción de sesión en Contentsquare a profundizar en los problemas de backend en Datadog, y viceversa.

• Todos los equipos de una organización, y no solo el de desarrollo, pueden utilizar Contentsquare.

• Contentsquare se centra en aumentar los ingresos, y no solo en corregir bugs.

• Contentsquare cuantifica el impacto de los problemas en los ingresos, lo que ayuda a priorizar las correcciones.

• Si se combinan ambas herramientas, se pueden conseguir bastantes más ingresos que si se utiliza una que se centre únicamente en cuestiones técnicas.

Contentsquare vs. Datadog: ¿cuáles son las principales diferencias?

La mayoría de los equipos empiezan comparando listas de funciones, pero lo más inteligente es identificar primero los principales problemas que bloquean los ingresos y, a continuación, elegir la herramienta que realmente los resuelva.

A continuación, encontrarás una tabla comparativa de Contentsquare vs. Datadog, en la que se evalúa el impacto que pueden tener ambas plataformas en tus objetivos.

Usos tanto de Contentsquare como de Datadog

Tanto Datadog como Contentsquare incluyen potentes funcionalidades que permiten identificar y resolver problemas que afectan a la experiencia digital. Lo hacen desde ángulos diferentes y aprovechando para ello sus puntos fuertes. Ten en cuenta que Datadog tiene ciertas limitaciones importantes que necesitarás compensar con Contentsquare.

Uso 1: Identificar obstáculos y determinar la prioridad de los problemas en función del impacto que tengan en los ingresos

Ciertos obstáculos, como páginas que cargan lento, errores de JavaScript, una navegación confusa o flujos de pago frustrantes, hacen que los clientes potenciales abandonen tu sitio o aplicación, lo que repercute directamente en tus ingresos.

Tanto Datadog como Contentsquare te ofrecen formas únicas de identificar, priorizar y resolver estos obstáculos para que puedas maximizar los ingresos y minimizar la fricción de tus clientes.

Sin embargo, como descubrirás a continuación, Datadog se queda corto en ciertas áreas clave. Por lo tanto, necesitarás utilizar Contentsquare para asegurarte de que puedas solucionar la frustración que les genera la experiencia a tus usuarias y usuarios.

🔍 Analítica de errores y velocidad

Datadog es una plataforma de monitorización en la nube que destaca por ofrecer una analítica de errores y velocidad. Muchas de las funciones que ofrece para ello también las incluye Contentsquare.

Ambas plataformas te ofrecen lo siguiente:

• Seguimiento detallado de muchos tipos de errores.

• Monitorización de usuarios reales (RUM) y monitoreo sintético exhaustivos.

• Monitorización de sitios web y aplicaciones móviles.

• Alertas personalizables en tiempo real para avisarte de problemas críticos.

• Reproducciones de sesiones para depurar flujos de trabajo.

Como era de esperar, Datadog también ofrece muchas funciones adicionales relacionadas con la analítica de errores y la velocidad, incluida la monitorización exhaustiva de la infraestructura, la monitorización del rendimiento de la red y la gestión de la seguridad.

Seguimiento de errores en Datadog.

Sin embargo, la profundidad técnica de Datadog también supone una limitación importante, ya que sus herramientas están pensadas principalmente para equipos de desarrollo. Por eso, a otros departamentos les cuesta más utilizarla para obtener insights útiles o priorizar correcciones en función de su impacto en el negocio.

Contentsquare complementa las funcionalidades de Datadog ofreciendo funciones exclusivas de monitorización de errores y velocidad que cualquiera puede utilizar.

Con Contentsquare, todo el mundo puede utilizar funciones como estas:

• Análisis de errores, para encontrar y priorizar aquellos errores de JavaScript, API y personalizados que están perjudicando las conversiones y los ingresos.

• Análisis de velocidad, para proteger los ingresos haciendo lo siguiente:

• Detectando problemas de rendimiento antes de que afecten a los clientes haciendo pruebas de nuevas funciones y páginas antes de lanzarlas.

• Recibiendo alertas instantáneas cuando tu sitio o aplicación comience a ralentizarse para que puedas solucionarlo antes de que perjudique la conversión.

• Obteniendo recomendaciones generadas por la IA indicándote exactamente qué está causando las ralentizaciones y cómo solucionarlo, lo que evitará que tu equipo tenga que dedicar un montón de tiempo a identificar y resolver el problema.

• Reproducciones de sesiones, para obtener una cuantificación del impacto de los errores y comportamientos con un solo clic, y calcular al instante los ingresos que te está haciendo perder cualquier problema.

Contentsquare también te permite hacer una búsqueda de texto retroactiva para encontrar mensajes de error que otras herramientas tecnológicas estaban pasando por alto. Por ejemplo, podrás encontrar todos los casos en los que tus usuarias y usuarios se encontraron con el mensaje "Vaya, algo no ha funcionado" o "Entrada no válida" sin que tengas que configurar previamente ningún evento ni hacerle un seguimiento.

Detección y monitorización de errores con Contentsquare.

📌 Optimización de la UX

No todos los problemas de tu sitio web o aplicación se deben a errores técnicos. Si solo utilizas Datadog para detectarlos, podrías estar pasando por alto importantísimos problemas en la UX que están perjudicando la satisfacción de tus usuarias y usuarios y las tasas de conversión.

Datadog solo puede avisarte de ciertas señales de frustración, como clics con rabia y clics muertos. En cambio, Contentsquare va mucho más allá detectando también frustraciones relacionadas con el comportamiento y la navegación.

Frustration Score de Contentsquare te muestra automáticamente los principales problemas en la UX de tu sitio o aplicación, los clasifica por impacto y conecta los datos con las reproducciones de sesiones y los recorridos correspondientes para que tengas más contexto. Utiliza Frustration Score para identificar problemas como estos:

• Rutas de navegación confusas que derivan en abandonos.

• Campos de formulario que causan fricción y abandonos.

• CTA o mensajes poco claros que reducen las tasas de conversión.

• Contenidos que no atraen a los usuarios.

• Elementos de diseño que distraen de los objetivos clave de conversión.

Y, al igual que con los errores técnicos, Contentsquare te permite estimar cuántos ingresos te están haciendo perder esos problemas en la UX, para que siempre sepas a qué correcciones debes dar prioridad.

Puntuación de la frustración con IA en Contentsquare.

📊 Cuantificación del impacto

Datadog destaca por ofrecer una monitorización detallada del rendimiento, pero la de Contentsquare la supera conectando métricas técnicas (como errores, rendimiento lento y problemas en la UX) con resultados empresariales.

Eso es lo que hace Impact Quantification: te muestra exactamente cuántos ingresos estás perdiendo por problemas específicos, lo que te permite tomar medidas como estas:

• Priorizar correcciones en función de su impacto real en el negocio.

• Crear mejores business cases para proponer mejoras técnicas.

• Hacer un seguimiento del ROI que generan tus iniciativas de optimización.

• Conseguir que los equipos técnicos y comerciales trabajen con los mismos indicadores clave de rendimiento (KPI).

Datadog no dispone de una función similar a esta. Por lo tanto, si solo utilizas Datadog, te costará más que otros equipos que no sean los de ingeniería aprueben las correcciones y decidir cuál es la siguiente medida que deberías tomar.

Uso 2: Mejorar las experiencias de contenido y la interacción con ellas

Datadog ofrece funcionalidades relacionadas con la experiencia digital, pero son muy limitadas. Aunque puedes utilizar Datadog para monitorizar el rendimiento del frontend de tu aplicación y medir la interacción de los usuarios, encontrarás pocas oportunidades de crecimiento más allá de la corrección de errores.

Una matriz de interacción de Datadog.

En cambio, Contentsquare está diseñada para que te resulte muy fácil optimizar las experiencias de contenido y de la interacción con ellas.

Con Contentsquare, obtendrás una plataforma integral que incluye lo siguiente:

• Herramientas de analítica de la experiencia digital (DXA), para mejorar la interacción y las conversiones.

• Herramientas de monitorización de la experiencia digital (DEM), para optimizar el rendimiento y eliminar fricciones.

• Herramientas de voz del cliente (VoC), para descubrir qué piensan tus clientes.

Como descubrirás a continuación, Contentsquare supera una vez más a Datadog en varias áreas clave relacionadas con la optimización de contenidos.

Utilización de la IA para optimizar contenidos

Las herramientas de IA de Datadog (como Bits AI) están diseñadas para ayudar a equipos de desarrollo altamente cualificados a solucionar incidentes, lo que dificulta su uso al resto de equipos.

En cambio, las funciones con IA de Contentsquare democratizan la analítica permitiendo que todo el mundo pueda obtener una visión completa de cómo las usuarias y los usuarios interactúan con los contenidos. Esto ayuda a los equipos a mejorar la experiencia digital general, ya que les permite lo siguiente:

• Identificar automáticamente oportunidades de optimización de contenidos que vayan a tener un gran impacto.

• Obtener recomendaciones para mejorar la interacción de las usuarias y los usuarios con los contenidos.

• Descubrir qué elementos de contenido aportan el mayor valor en términos de conversión e ingresos.

• Detectar patrones inesperados en el comportamiento de los usuarios que pueden indicar problemas con el contenido.

• Conseguir insights sobre la analítica chateando con Sense de forma coloquial.

Estas funcionalidades de IA ayudan a los equipos a ir más allá de la mera resolución de problemas técnicos: les permiten mejorar los contenidos para obtener resultados empresariales medibles.

Optimizar la interacción con los contenidos gracias a visualizaciones excepcionales

Las visualizaciones de la interacción que ofrece Datadog se reducen a mapas de calor básicos, que solo muestran datos sobre los clics y permiten obtener insights limitados sobre el comportamiento de los usuarios y la eficacia de los contenidos.

Los mapas de calor de Contentsquare son mucho más sofisticados, lo que permite descubrir insights profundos sobre cómo las usuarias y los usuarios interactúan con el contenido y cómo esto influye en los comportamientos futuros.

Mapas de calor de Contentsquare.

Con los mapas de calor de Contentsquare, puedes hacer lo siguiente:

• Encontrar oportunidades de pruebas A/B que tengan mucho potencial para que te ayuden a decidir qué rediseñar y qué experiencias nuevas crear.

• Consultar mapas de calor interactivos utilizando la extensión Contentsquare CS Live para Chrome. Gracias a ella, podrás superponer métricas (como la tasa de conversión o los ingresos) en los mapas de calor, lo que te permitirá determinar la relación entre la interacción con la página y los resultados empresariales.

• Consultar mapas de calor en paralelo para comparar segmentos, como variantes de pruebas A/B o diferentes fuentes de tráfico.

Usos de Contentsquare pero no de Datadog (y por qué deberías utilizar ambas plataformas)

De forma independiente, Datadog puede proporcionarte información exhaustiva que permita a tu equipo técnico depurar errores técnicos y problemas de velocidad.

En cambio, si combinas Datadog con Contentsquare, podrás disfrutar de las ventajas de ambas plataformas para crear experiencias que encanten a tus clientes y aumentar significativamente los ingresos.

Uso 3: Crear mejores productos e impulsar la adopción y el crecimiento

Aunque Datadog te ayuda a monitorizar el rendimiento técnico, no se creó para impulsar el crecimiento del producto. Contentsquare ofrece a los equipos de producto potentes herramientas para conocer el comportamiento de los usuarios, optimizar las experiencias y aumentar la adopción.

A continuación, encontrarás las diferencias entre ambas plataformas en esta área.

Analítica web, de aplicaciones y de producto

Las funcionalidades de analítica de producto que ofrece Datadog son limitadas. No es una plataforma que pueda reemplazar a herramientas de analítica de producto, sino que está pensada para que responsables de ingeniería y de producto hagan un seguimiento de los datos de rendimiento de las aplicaciones y las tasas de error.

En cambio, Product Analytics de Contentsquare incluye funcionalidades de analítica web, de aplicaciones y de producto que equipos de toda la organización pueden utilizar para hacer un seguimiento de los KPI, identificar obstáculos en el recorrido y aumentar los ingresos promoviendo la conversión y la retención.

Analítica de producto en Contentsquare.

Con Contentsquare Product Analytics, tus equipos pueden hacer lo siguiente:

• Obtener insights con carácter retroactivo gracias a la captura automática de datos y a un buen gobierno de datos, sin tener que planificar eventos previamente.

• Crear varios dashboards de analítica de producto para diferentes equipos y casos de uso; por ejemplo, un panel de adquisición para el departamento de marketing o uno de adopción de funciones para el equipo de producto.

• Centralizar los datos de sitios web, aplicaciones y canales offline en un único lugar para analizar los recorridos de los usuarios a través de distintos dispositivos y puntos de contacto.

• Utilizar herramientas intuitivas de analítica web, análisis del valor del tiempo de vida del cliente, análisis de usuarios y comparación de páginas para obtener insights y monitorizar cambios rápidamente.

• Utilizar la IA para generar gráficos de analítica u obtener insights chateando con Sense.

• Obtener con un par de clics datos de analítica de otras herramientas de Contentsquare, como mapas de calor o embudos, para hacer una investigación más profunda.

Análisis de recorridos multisesión y multidispositivo.

Datadog ofrece visualizaciones limitadas de los recorridos, al estilo de los diagramas de Sankey y similares a las de GA4. Sin embargo, estas visualizaciones básicas cuentan con pocas opciones de filtrado y solo muestran la ruta del origen al destino, sin aportar contexto sobre el comportamiento.

Para obtener insights más detallados sobre el comportamiento de los usuarios, necesitarás Journey Analysis de Contentsquare. Estas son algunas de las ventajas que te ofrece:

• Muestra una vista completa de todo el recorrido que siguen tus usuarias y usuarios por tu sitio o aplicación.

• Utiliza un código de colores para representar diferentes tipos de páginas (como páginas de detalles de productos o páginas de categorías).

• Permite comparar en paralelo recorridos eficaces e ineficaces.

• Permite que distintos equipos consulten los recorridos al nivel de detalle que necesiten (dirección puede analizarlos desde una perspectiva general y el equipo de contenido puede consultar datos detallados sobre una página).

• Facilita el descubrimiento de patrones inesperados en el comportamiento de los usuarios, como comportamientos en bucle.

Análisis de recorridos de clientes en Contentsquare.

Como Contentsquare ofrece visualizaciones de recorridos más completas, los equipos pueden reconocer las rutas que siguen las usuarias y los usuarios, pero también averiguar por qué toman esas rutas y cómo optimizarlas para obtener mejores resultados.

Pruebas A/B basadas en datos para obtener resultados medibles

Datadog no está diseñado para hacer pruebas A/B ni tiene integraciones nativas con ese tipo de plataformas.

En cambio, Contentsquare se integra con las principales plataformas de pruebas A/B, incluidas Optimizely, VWO y AB Tasty. Estas integraciones facilitan a los equipos hacer lo siguiente:

• Identificar qué pruebas con gran potencial pueden hacer, gracias a recomendaciones de la IA.

• Hacer un seguimiento detallado de métricas de comportamiento de los usuarios durante las pruebas.

• Relacionar comportamientos con resultados midiendo el impacto en los ingresos de los comportamientos de los usuarios con cada variante.

• Analizar cómo responden distintos segmentos a los cambios.

• Formular hipótesis para pruebas basándose en patrones reales de comportamiento de los usuarios.

Con Contentsquare, puedes pasar de simplemente probar variaciones a adoptar una estrategia más basada en datos que se centre en generar resultados empresariales medibles.

📢 Ejemplo práctico

RingCentral, uno de los principales proveedores de soluciones de comunicación con IA incorporada, utilizó Contentsquare para identificar las mejores áreas para hacer pruebas A/B y mejoras.

Con una sola prueba (de un rediseño del formulario principal de captación de leads) consiguieron aumentar la tasa de conversión en más del 25 %.

Uso 4: Mejorar la adquisición de marketing

Los datos son cada vez más importantes para la adquisición de marketing. Datadog te ayudará a detectar y solucionar problemas técnicos que provocan rebotes y abandonos de carritos. Pero nada más.

A continuación, encontrarás algunas de las principales funciones que Contentsquare ofrece a los equipos de marketing para que obtengan insights más profundos sobre sus campañas, contenidos y experiencia del cliente, los cuales necesitan para convertir más leads en clientes.

Análisis del rendimiento de las campañas de marketing

Utiliza Contentsquare para mejorar el rendimiento de tus campañas de marketing haciendo lo siguiente:

• Analiza el rendimiento de tus campañas de marketing

  • Las funcionalidades que incluye Product Analytics de Contentsquare no son solo para equipos de producto. Utilízalas para crear dashboards de marketing y obtener insights profundos sobre tus canales de adquisición de clientes, incluidas métricas sobre el tráfico y las conversiones por campaña.

  • Estos insights te ayudarán a identificar qué campañas aportan el tráfico más valioso a tu sitio web o aplicación para que puedas hacer inversiones más inteligentes.

• Reduce las tasas de rebote

  • Heatmaps de Contentsquare te ayuda a averiguar por qué el tráfico adquirido genera rebotes en las páginas de destino y qué medidas debes tomar para reducirlos.

  • Del mismo modo, Journey Analysis te muestra dónde abandonan las usuarias y los usuarios, para que puedas optimizar las rutas hacia la conversión.

  • Session Replay te ofrece el contexto cualitativo que necesitas para identificar los momentos exactos en los que las usuarias y los usuarios vacilan o dudan, lo que les lleva a abandonar.

Optimización de páginas de destino para promover la conversión

Datadog no puede ayudarte mucho a optimizar las páginas de destino para que generen más conversiones, más allá de detectar errores técnicos en ellas, como errores de JavaScript.

En cambio, Contentsquare analiza todas las interacciones de las usuarias y los usuarios con las páginas de destino y te permite convertir esa información en insights útiles para que consigas lo siguiente:

• Saber exactamente qué CTA llaman más la atención de tus usuarias y usuarios y cuáles ignoran gracias a Heatmaps.

• Utilizar la IA de Frustration Score para identificar automáticamente las oportunidades con un mayor potencial de tus páginas de destino.

• Comparar los patrones de comportamiento de los visitantes que generan conversiones y de los que no utilizando Journey Analysis para comparar en paralelo las rutas que funcionaron bien y las que no.

• Hacer pruebas con diferentes diseños y variaciones de contenido para conseguir la máxima interacción. Conecta Contentsquare con la plataforma de pruebas A/B que utilices para medir métricas detalladas sobre el comportamiento de los usuarios en cada variante.

• Hacer un seguimiento de las tasas de finalización de formularios. Utiliza el análisis de formularios para identificar exactamente dónde las usuarias y los usuarios se encuentran con dificultades y cuantificar el impacto en los ingresos de cada punto de abandono.

• Medir el impacto de los cambios de diseño en las métricas de conversión. Para ello, compara el rendimiento anterior y posterior con Impact Quantification para averiguar exactamente cuántos ingresos han generado los cambios.

Análisis de embudos de conversión

Los embudos de Datadog te permiten visualizar flujos básicos y abrir directamente reproducciones de sesiones pertinentes para investigarlos más a fondo. Las funcionalidades de análisis de embudos de Contentsquare son más avanzadas, ya que te permiten transformar los insights que obtengas en ingresos.

Utiliza las herramientas de análisis de embudos con IA de Contentsquare para lograr lo siguiente:

• Detectar inmediatamente elementos que bloquean la conversión, gracias a la identificación automática de puntos de fricción y oportunidades que desconocías.

• Investigar los abandonos de forma exhaustiva haciendo clic para analizar el comportamiento de los usuarios en cualquier paso del embudo utilizando Journey Analysis.

• Aplicar inmediatamente los insights creando segmentos de usuarios que llegaron al final del embudo o lo abandonaron para mostrarles mensajes personalizados.

• Obtener respuestas en cuestión de segundos haciéndole preguntas coloquiales a Sense, como "¿Por qué la mayoría de los usuarios abandonan en el momento del pago?".

Análisis de embudos en Contentsquare, en los que puedes hacer clic para abrir directamente reproducciones de sesiones pertinentes.

Uso 4: Recoger e interpretar el feedback de los clientes para mejorar sus experiencias

Datadog es una excelente plataforma de monitorización técnica, pero no incluye ninguna funcionalidad para recopilar y analizar feedback de los clientes, lo cual es imprescindible para conocer y mejorar su experiencia.

Las herramientas de Voice of Customer de Contentsquare cubren esta carencia ayudando a los equipos a hacer lo siguiente:

• Recopilar feedback en el momento oportuno haciendo encuestas específicas que se muestran automáticamente a los usuarios cuando se comportan de una manera determinada; por ejemplo, cuando abandonan el carrito o visitan repetidamente una página.

• Relacionar el feedback con los comportamientos revisando reproducciones de sesiones para saber qué hicieron exactamente los usuarios antes y después de dejar sus comentarios.

• Identificar los principales puntos de dolor de los clientes con el análisis de sentimiento y de respuestas de la IA.

• Compartir insights con todos los equipos para facilitar la priorización de mejoras en función de las necesidades de los clientes.

• Crear segmentos de usuarios que hayan dejado comentarios específicos para hacerles un seguimiento personalizado y tomar medidas inmediatamente.

Genera informes de las respuestas a las encuestas y analiza el sentimiento del feedback de forma automática con la IA de Contentsquare.

Los equipos que combinen los datos de VoC con otras funcionalidades de Contentsquare y con herramientas de monitorización de aplicaciones, como las de Datadog, también podrán conseguir todo esto:

• Validar problemas técnicos con feedback real de clientes.

• Comprender por qué se registran determinados patrones de comportamiento.

• Priorizar mejoras en función de las necesidades reales de los clientes.

• Medir el impacto de los cambios en la satisfacción de los clientes.

Las organizaciones que adopten esta estrategia integral para abordar el feedback de sus clientes lograrán mucho más que solucionar problemas técnicos: crearán experiencias con las que realmente se identifiquen sus clientes y promoverán su fidelización a largo plazo.

Contentsquare vs. Datadog: resumen

Si todavía te debates entre Contentsquare y Datadog, recuerda que Datadog es una excelente plataforma de monitorización técnica; sin embargo, si es la única que utilizas, solo te servirá para apagar fuegos, no para hacer crecer tu negocio.

En resumen, Datadog te ayuda a lo siguiente:

• Detectar y solucionar problemas técnicos.

• Monitorizar el rendimiento de aplicaciones.

• Alertar al equipo de desarrollo sobre problemas.

El problema es que esta es una estrategia reactiva que no responde a preguntas importantísimas, como estas:

• ¿Qué problemas están perjudicando más tus ingresos?

• ¿Qué frustraciones provocan el abandono de los usuarios?

• ¿Cómo puedes optimizar las experiencias para impulsar el crecimiento?

• ¿Qué contenidos y funciones atraen realmente a los usuarios?

La solución es combinar Contentsquare con Datadog para lograr todo esto:

• Transformar los problemas técnicos en ingresos.

  • Cuantificar el impacto exacto en los ingresos de cada error y problema de rendimiento.

  • Priorizar problemas en función del impacto que tengan en el negocio, no de lo graves que sean desde el punto de vista técnico.

  • Crear mejores business cases para proponer mejoras técnicas.

• Optimizar toda la experiencia digital.

  • Descubrir problemas en la UX que no se detectan con la monitorización técnica.

  • Saber cómo los usuarios interactúan realmente con los contenidos y las funciones.

  • Probar y validar mejoras con datos detallados sobre el comportamiento.

  • Hacer un seguimiento del impacto en los ingresos de cada optimización.

• Conseguir que todos los equipos contribuyan al crecimiento del negocio.

  • Permitir que todos los equipos (y no solo el de desarrollo) puedan obtener los insights que necesitan.

  • Mejorar las campañas de marketing y las tasas de conversión.

  • Crear mejores productos basados en el comportamiento real de los usuarios.

  • Crear experiencias que realmente les funciones a los clientes.

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Preguntas frecuentes sobre Contentsquare vs. Datadog