5 alternativas a Datadog para equipos que no se conforman con métricas de backend

Si has llegado hasta aquí, probablemente estés valorando alternativas a Datadog. Quizás sea por una cuestión de precio, porque buscas algo más sencillo, o porque ya no te conformes con recibir alertas del sistema y quieras conocer el impacto de los problemas técnicos en tus usuarios y tus resultados empresariales.

En este artículo encontrarás una descripción y una comparación de 5 potentes plataformas de monitorización del rendimiento de las aplicaciones (APM) creadas para detectar, rastrear y solucionar problemas de rendimiento.

Sin embargo, la mayoría de estas plataformas se limitan a diagnosticar el estado del sistema. Te dicen qué falló, pero no te explican cómo afectó a la frustración de las usuarias y los usuarios, dónde interrumpió sus recorridos o cuántos ingresos te ha hecho perder.

Justo para eso sirve Contentsquare.

Contentsquare no sustituye completamente a Datadog (o sus alternativas), sino que la complementa vinculando los problemas de backend con el comportamiento de usuarios reales, la fricción y el impacto empresarial, lo que te permite priorizar las correcciones adecuadas para proteger las conversiones y los ingresos.

Sigue leyendo para descubrir todo esto:

• Limitaciones de Datadog

• 5 buenas alternativas a Datadog

• Por qué combinar la observabilidad con la analítica de la experiencia es la forma más inteligente de solucionar lo más importante

Resumen

• Datadog es una plataforma fantástica para monitorizar el backend, pero está pensada para equipos de ingeniería y DevOps. No puede vincular problemas técnicos con la frustración de los usuarios, cuantificar el impacto de los errores en los ingresos, hacer análisis de datos a largo plazo ni ofrecer opciones de autoservicio escalables a diferentes equipos.

• Las plataformas de APM alternativas, como Dynatrace, New Relic y Splunk, incluyen potentes funcionalidades para monitorizar el sistema y solucionar problemas. Sin embargo, todavía no permiten obtener insights sobre el comportamiento, hacer análisis de los recorridos en móvil ni ofrecer a los distintos equipos los datos que necesitan para conocer a fondo y mejorar la experiencia digital.

• Contentsquare incluye funcionalidades de monitorización de la experiencia digital (DEM) que son muy eficaces, incluidas la monitorización de usuarios reales (RUM), la detección de errores, las reproducciones de sesiones y el seguimiento de la frustración mediante IA. Pero lo más importante es que también se integra con Datadog (y otras alternativas) para vincular errores de backend con la fricción de los usuarios, priorizar correcciones según su impacto en el negocio y permitir a los distintos equipos tomar decisiones de forma más rápida e inteligente.

Limitaciones de Datadog: por qué estás valorando alternativas

Datadog funciona bastante bien para cuestiones técnicas. Pero, si a tus equipos les preocupan los usuarios, los ingresos o la experiencia digital completa, y no solo el tiempo de actividad, Datadog tiene ciertas carencias, como las que encontrarás a continuación.

1. Señales técnicas sin contexto sobre la experiencia completa

Datadog te avisa cuando algo falla y te indica dónde se produjo ese fallo. También incluye sesiones y vistas de los recorridos de usuario básicas, pero no ofrece datos vitales sobre su comportamiento, como señales de frustración, patrones de vacilación o puntos de abandono.

Sin datos claros sobre la experiencia, tienes poca visibilidad sobre las señales de comportamiento, como la frustración o la vacilación. Tampoco tienes forma de cuantificar con la herramienta cómo afectan los problemas de backend a las conversiones, la fidelización o el valor del cliente a largo plazo.

2. Coste, configuración complicada y retención de datos limitada

El modelo de precios de Datadog se basa en el pago por cada producto y función por separado, lo que puede dar lugar a costes inesperados a medida que aumenta el uso. La configuración inicial y la personalización del dashboard suelen ser difíciles de configurar y se suelen necesitar conocimientos técnicos para hacerlo. La retención de datos estándar se limita a periodos cortos (por ejemplo, los errores de APM solo se guardan durante 15 días), lo que dificulta el análisis a largo plazo y el cumplimiento sin pagar más.

3. Diseñado para DevOps, no para diferentes equipos

Datadog está diseñado para equipos de ingeniería y SRE. Funciona muy bien para monitorizar el sistema, pero no tanto para encontrar respuestas sobre la experiencia de cliente de forma rápida y autónoma, que es lo que necesitan los responsables de producto y los equipos de diseño de UX y de marketing.

Cuando la detección de errores recae exclusivamente en los equipos técnicos, ocurren 2 cosas:

👉 1. Los equipos no técnicos se quedan bloqueados esperando ayuda.

👉 2. Los problemas que podrían solucionar (como elementos de IU rotos o flujos de página confusos) se quedan sin atender.

Si todos los equipos no tienen visibilidad sobre los errores, los problemas menores se pasan por alto, los importantes tardan más en resolverse y se pierde tiempo intentando adivinar qué ocurre.

4. Priorización según criterios técnicos, y no empresariales

Datadog alerta de problemas que afectan al rendimiento del sistema o suponen un riesgo para la seguridad, pero no de aquellos que impactan en los ingresos, la frustración de los usuarios o los abandonos.

Como no cuantifica el impacto de esos problemas en el negocio, los equipos suelen solucionar los que más destacan, no los que más impacto tienen en el crecimiento.

Las 5 mejores alternativas a Datadog para monitorizar y solucionar lo que realmente importa

La mayoría de las herramientas que se indican a continuación son competencia de Datadog: monitorizan sistemas, hacen un seguimiento del rendimiento y avisan cuando algo falla.

La primera opción de la lista Contentsquare (¡hola! 👋) no sustituye a Datadog, sino que complementa a la plataforma. Contentsquare vincula errores técnicos con comportamientos de usuarios reales, recorridos interrumpidos e ingresos perdidos, para que puedas priorizar aquellas correcciones que tienen el mayor impacto en el negocio.

Una cosa está clara: identificar errores es fundamental, pero priorizar aquellos que te hacen perder más clientes es lo que realmente impulsa el crecimiento de tu negocio.

1. Contentsquare

Qué es:

Contentsquare es una plataforma integral de inteligencia sobre la experiencia que combina herramientas de monitorización de la experiencia digital (DEM), analítica del comportamiento y cuantificación del impacto en los ingresos.

Para qué equipos está pensada:

Equipos de producto, UX, marketing, ingeniería y digital que necesitan saber qué falló, pero también cómo ese falló afectó a usuarios reales, recorridos y conversiones, sin tener que etiquetar nada ni analizarlo manualmente.

Utiliza Error Analysis de Contentsquare para hacer un seguimiento de las tendencias en los errores, y para profundizar en ellos con las reproducciones de sesiones correspondientes, cuantificar su impacto y averiguar los recorridos de los clientes a los que afectaron.

Qué puedes hacer con ella:

• Combina Experience Analytics (mapas de calor por zonas de Heatmaps, Journey Analysis) con Product Analytics y Voice of Customer para obtener una visión completa del comportamiento de los usuarios, los puntos de fricción en el recorrido y el rendimiento de la experiencia en la web y en la aplicación.

• Completa Experience Monitoring combinando Error Analysis y Speed Analysis (errores de JavaScript, fallos de la API, cargas lentas) con Frustration Score (clics con rabia, vacilaciones) y Session Replay para detectar y resolver problemas rápidamente.

• Utiliza Impact Quantification para calcular el impacto en los ingresos y en la conversión de cualquier problema o comportamiento.

• Incluye analítica móvil para capturar los toques, los desplazamientos, las vacilaciones y los problemas técnicos en iOS y Android, lo que ayuda a mejorar el rendimiento y las conversiones en todo el recorrido móvil.

• Permite que todos los equipos tengan acceso a los dashboards visuales, las alertas inteligentes y las prioridades establecidas por la IA para que también puedan tomar medidas.

• Recibe alertas de errores y fricciones en tiempo real en Slack, Teams y Jira.

• Integra Contentsquare con Datadog, New Relic, Splunk y otras herramientas de APM.

Frustration Score de Contentsquare revela las áreas más problemáticas para que puedas solucionar rápidamente lo que más importa.

Por qué Contentsquare es mejor que Datadog:

Datadog detecta cuando algo falla, pero Contentsquare te muestra por qué ese problema es importante y cuánto te está costando: conversiones perdidas, frustración de los usuarios e impacto en los ingresos.

Con Contentsquare, los equipos ya no tienen que adivinar qué problemas son importantes, ya que pueden establecer prioridades en función de su impacto empresarial y actuar más rápido, sea cual sea su función.

Y, como Contentsquare se integra con tu stack de APM, aporta claridad sobre la experiencia directamente en tus flujos de trabajo, lo que permite a los equipos de ingeniería, producto y digital reaccionar más rápido, ya que todos tienen el mismo contexto y las prioridades claras.

Si sigues leyendo, más abajo descubrirás cómo ponerlo en práctica.

2. Dynatrace

Qué es:

Dynatrace es una plataforma de APM que utiliza IA para detectar, diagnosticar y automatizar la resolución de problemas técnicos complejos en aplicaciones, infraestructuras y entornos en la nube.

Para qué equipos está pensada:

Equipos de DevOps, SRE y TI de grandes corporaciones que necesitan una visibilidad técnica profunda sobre entornos en múltiples nubes, con mucha automatización e IA para resolver problemas complejos.

Qué puedes hacer con ella:

• Monitoriza y rastrea el rendimiento de las aplicaciones en los sistemas distribuidos.

• Detecta anomalías y automatiza el análisis de causa raíz con Davis AI.

• Haz un seguimiento del estado de la infraestructura, la actividad de la red y las métricas de rendimiento de las sesiones.

• Detecta errores técnicos de backend, como ralentizaciones, fallos de la API e interrupciones del servicio.

Por qué no es suficiente:

Al igual que Datadog, Dynatrace es una plataforma fantástica para monitorizar el sistema. Pero, si es la única que se utiliza, se tienen carencias importantes, ya que no vincula los problemas técnicos con la experiencia de usuarios reales o los resultados empresariales.

Dynatrace puede detectar si una transacción es lenta o una API está fallando, pero no muestra si eso causó frustración, llevó a los usuarios a abandonar una compra o supuso una pérdida de ingresos.

3. New Relic

Qué es:

New Relic es una plataforma integral de observabilidad que combina APM, monitorización de infraestructuras, RUM, registros e insights generados con IA en una única plataforma conectada.

Para qué equipos está pensada:

Equipos de DevOps, SRE e ingeniería que quieren una solución de observabilidad flexible que se integre fácilmente en entornos en la nube y con herramientas de desarrollo.

Qué puedes hacer con ella:

• Monitoriza aplicaciones, infraestructuras, redes y sesiones de usuario con telemetría unificada.

• Monitoriza el rendimiento de las aplicaciones, los navegadores y la experiencia de usuarios reales en móvil; revisa reproducciones de sesiones; utiliza el monitoreo sintético, y haz análisis de causas raíz con IA.

• Consolida registros, eventos, métricas y rastreos en un dashboard para resolver problemas más rápido.

• Intégrala con más de 780 plataformas, proveedores de nube y herramientas de código abierto, como Contentsquare

Por qué no es suficiente:

New Relic ofrece una visión técnica profunda sobre el estado del sistema y del rendimiento de las sesiones de usuario. Pero, al igual que otras APM, está pensada para equipos de ingeniería, lo que impide que otros equipos tengan acceso a los datos y puedan aprovecharlos. Con una visibilidad tan limitada, a menudo se pierden oportunidades de mejorar la experiencia de usuario o de generar más impacto empresarial.

Sin embargo, puedes suplir estas carencias integrando New Relic con Contentsquare, como nos demostró uno de nuestros clientes.

🎥 Ejemplo práctico: Cuando DFS, el principal minorista de sofás del Reino Unido, cambió de plataforma, combinó Experience Monitoring de Contentsquare con New Relic para priorizar las correcciones en función de su impacto en los clientes y del riesgo que suponían para las conversiones.

Gracias a la identificación de un error crítico en la API de pago justo después del lanzamiento, el equipo agilizó el tiempo de resolución y protegió el recorrido del cliente, lo que ayudó a reducir el tiempo de carga en un 20 % y la tasa de rebote en un 9 %.

4. Splunk AppDynamics

Qué es:

AppDynamics ahora forma parte de la plataforma Splunk Observability, que combina monitorización de infraestructuras, APM y rastreo de transacciones empresariales en una única solución.

Para qué equipos está pensada:

Equipos de operaciones de TI, DevOps y SRE en empresas grandes que necesitan visibilidad técnica profunda en entornos en la nube e híbridos, en particular los que ya han invertido en el ecosistema de Splunk.

Qué puedes hacer con ella:

• Monitoriza el estado de las aplicaciones, los servidores, las bases de datos y las redes en todos los entornos.

• Rastrea transacciones empresariales en el backend desencadenadas por acciones de los usuarios, como los flujos de pago o las solicitudes de inicio de sesión.

• Utiliza el análisis de causa raíz de la IA para acelerar la resolución de problemas técnicos.

• Vincula el rendimiento del sistema con el estado de los servicios de negocio para apoyar la respuesta a incidentes.

Por qué no es suficiente:

Splunk AppDynamics ofrece una visión técnica muy completa del sistema y del rendimiento del servicio. Puede rastrear cuando una transacción de backend se ralentiza o falla, pero no muestra con detalle el impacto real en los usuarios ni los ingresos.

No cuantifica el impacto de los problemas de rendimiento en la frustración, los abandonos ni las conversiones. Sin una analítica de la experiencia más profunda, los equipos corren el riesgo de resolver problemas técnicos sin saber a ciencia cierta cuáles están perjudicando realmente el crecimiento, la interacción o los ingresos.

5. Noibu

Qué es:

Noibu es una plataforma de monitorización de la experiencia digital (DEM) básica. Se centra en detectar, investigar y resolver errores críticos de sitios de comercio electrónico que afectan a las conversiones y los ingresos.

Para qué equipos está pensada:

Solo sirve para sitios web de comercio electrónico, ya que se debe definir un valor medio de pedido para que la plataforma calcule el impacto en los ingresos.

Qué puedes hacer con ella:

• Monitoriza continuamente los sitios de comercio electrónico para comprobar el tiempo de carga, los errores de JavaScript, los fallos de la API y las interrupciones en el proceso de pago.

• Identifica los errores más críticos en función de su impacto financiero estimado y de su gravedad.

• Revisa reproducciones de sesiones completas para investigar rápidamente los problemas.

• Prioriza determinadas correcciones basándote en recomendaciones de la IA y en alertas en tiempo real.

• Integra las principales plataformas de comercio electrónico, como Shopify, Magento o Salesforce Commerce Cloud.

Por qué no es suficiente:

Noibu solo puede detectar y priorizar errores que provocan una caída de las conversiones de al menos el 10 % en todo el sitio o del 5 % en la fase de añadir productos al carrito o de pagar. Además, solo se centra en la resolución de problemas técnicos, no en la analítica de toda la experiencia.

Como consecuencia, la lista de prioridades se distorsiona debido a mediciones inexactas, y las Core Web Vitals no se contextualizan según tu impacto real, sino según una medida de referencia basada en 35 millones de páginas vistas por los clientes de Noibu. Por lo tanto, no es un dato específico de tu sector ni de tu marca. Tampoco tiene en cuenta señales más amplias de los usuarios, como la frustración, la vacilación o los problemas que hayan reportado. Carece de herramientas, como mapas de calor y análisis de recorridos, para visualizar cómo los problemas interrumpen la experiencia y cómo solucionarlos.

En definitiva, Noibu resulta prácticamente ineficaz para equipos que no se dediquen al comercio electrónico, o para sitios a los que les cueste llegar al porcentaje mínimo del 10 % de impacto en la conversión con un error porque reciben mucho tráfico (fuente).

Por qué Contentsquare es el mejor complemento para todas las alternativas a Datadog

Herramientas como Datadog, Dynatrace y New Relic están diseñadas para monitorizar el estado técnico. Te alertan cuando algo falla; por ejemplo, si se produce un error de API, una página se ralentiza o aumenta la tasa de errores.

Pero, una vez que recibes la alerta, te quedarán preguntas importantes sin responder:

• ¿Cómo afectó el problema a los usuarios reales?

• ¿Dónde causó frustración o abandonos?

• ¿Cuántos ingresos o interacción costó realmente?

Eso es lo que aleja la observabilidad de la monitorización de la experiencia digital. Pero Contentsquare las acerca.

A continuación, descubrirás todo lo que puedes lograr combinando Contentsquare con cualquier alternativa a Datadog.

1. Identifica tanto problemas técnicos como frustraciones de los usuarios

Datadog (o cualquier APM) te avisa de fallos en el backend, como API lentas o caídas del servidor.

Pero los abandonos de los usuarios no solo se deben a problemas técnicos. Lo más probable es que se vayan sin comprar por fricciones que desconozcas, como tiempos de carga lentos, elementos rotos, clics con rabia o diseños confusos.

Contentsquare te aporta ese contexto vital que falta.

• Frustration Score detecta señales de comportamiento, como clics con rabia, interacciones repetidas, vacilaciones y clics muertos, para que sepas exactamente dónde las usuarias y los usuarios se están atascando o frustrando.

• Error Analysis hace un seguimiento de los problemas del frontend, como errores de JavaScript, clics fallidos, fallos de la API y ralentizaciones de la red, y los vincula con las sesiones afectadas para facilitar la investigación.

• Speed Analysis localiza los elementos que cargan lento y cuantifica en qué medida están minando las conversiones o aumentando las tasas de rebote.

Utiliza Speed Analysis para detectar elementos que cargan lento y obtener recomendaciones prácticas para solucionarlos.

• Session Replay te muestra exactamente qué vieron e hicieron las usuarias y los usuarios antes, durante y después de un problema para que tengas todo el contexto y puedas solucionar los problemas más rápido, validarlos y conocer cómo afectaron a la experiencia.

Utiliza Session Replay para observar el comportamiento de las usuarias y los usuarios y conocer el impacto de cualquier error en la experiencia.

2. Prioriza correcciones por su impacto en el negocio, y no solo por su gravedad técnica

La mayoría de las APM clasifican los problemas según métricas del sistema, como carga de la CPU, frecuencia de errores o picos de latencia. En cambio, Impact Quantification de Contentsquare los clasifica en función de lo que más importa para tu negocio, como pérdida de conversiones, ingresos perdidos o abandonos de usuarios, para que puedas centrarte en solucionar primero los problemas que tengan un mayor impacto.

Utiliza Impact Quantification para conocer el coste de cada problema para tu empresa y priorizarlos correctamente.

3. Investiga los incidentes más rápido con más contexto

Detectar un error es solo el primer paso. Session Replay y Journey Analysis te permiten abrir directamente las sesiones en las que se produjo un error, te muestran qué vieron las usuarias y los usuarios en sus sesiones y te revelan cómo afectó el problema a su recorrido.

Además, si estás investigando las quejas que has recopilado con Voice of Customer o tickets del centro de contacto, puedes utilizar el flujo de eventos de Session Replay para localizar errores técnicos y detectar patrones entre los usuarios. Con unos pocos, clics sabrás cuántas personas se vieron afectadas, lo que te ayudará a validar el problema y priorizar en consecuencia.

Journey Analysis muestra cómo un error de API hace que los usuarios generen rebotes.

4. Permite actuar a todos los equipos, y no solo a los de ingeniería

Los dashboards de APM están diseñados para equipos de DevOps y SRE, lo que limita su utilidad en toda la organización.

En cambio, los dashboards visuales y las alertas y los insights de la IA de Contentsquare facilitan que los equipos de producto, UX, marketing y asistencia tengan acceso a los insights y actúen en consecuencia, aunque no cuenten con conocimientos técnicos.

🎥 Ejemplo práctico:nib, la principal compañía de seguros de Australia, utiliza Contentsquare para que múltiples equipos tengan acceso directo a insights detallados sobre la experiencia digital, y no tengan que depender de los equipos de ingeniería.

Los equipos de crecimiento y rendimiento digital, TI, UX, DevOps, contenido y Marketing utilizan Contentsquare para identificar errores en el frontend, hacer un seguimiento de los recorridos de los clientes por páginas de destino y blogs e investigar cómo se comportan las usuarias y los usuarios con distintos elementos.

"Ahora que hemos probado Contentsquare sería difícil volver atrás", afirma Clare Powell, Senior Manager, Digital Growth and Performance en nib.

Vinculando la monitorización del backend con la analítica de la experiencia, Contentsquare permite a los equipos actuar más rápido, establecer prioridades de forma más inteligente y solucionar lo que más importa, tanto para los usuarios como para el negocio.

Contentsquare vs. Datadog de un vistazo: por qué necesitas ambas

Datadog y Contentsquare resuelven diferentes aspectos del mismo problema.

Datadog monitoriza los sistemas y la infraestructura. Te avisa cuando el rendimiento se resiente.

Contentsquare monitoriza la experiencia de usuario. Te muestra cómo los problemas técnicos frustran a los usuarios, interrumpen sus recorridos y afectan a los ingresos.

Si los combinas (con nuestra integración), vincularás los datos sobre el estado del sistema con los resultados empresariales, lo que ayudará a todos los equipos a priorizar de forma más inteligente, actuar más rápido y ofrecer mejores experiencias.

A continuación, conocerás cómo ambas plataformas resuelven los objetivos y los usos habituales de las empresas.

Cuando combinas la detección técnica de Datadog con los insights sobre la experiencia de Contentsquare, pasas de detectar problemas a conocer su impacto real y solucionar los que más impacto tienen.

A continuación, encontrarás un par de ejemplos de lo que puedes lograr combinando ambas plataformas.

• Datadog te avisa de una ralentización en el backend ➡️ Journey Analysis de Contentsquare te muestra dónde abandonaron las usuarias y los usuarios y cómo se redujeron las conversiones a consecuencia de ello.

• Datadog detecta un fallo en una llamada a la API ➡️ Impact Quantification de Contentsquare te revela cuántos usuarios se encontraron con el fallo y cuántos ingresos se perdieron debido a ello.

• Datadog detecta una interrupción ➡️ Contentsquare te muestra las sesiones en las que los usuarios se frustraron, hicieron clic con rabia y abandonaron los carritos a causa de ese incidente.

Analiza cualquier error en Contentsquare para cuantificar el impacto, averiguar cómo afecta a los usuarios y priorizar determinadas correcciones.

Consejo avanzado💡Contentsquare se integra con Datadog y con las principales plataformas de observabilidad, como New Relic, Splunk y Dynatrace, para que puedas enriquecer tus insights sobre la experiencia digital independientemente de la solución de APM que utilices.

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Conclusión: combinar una plataforma de APM con una de analítica de la experiencia es lo más inteligente.

Recuerda que, si cambias Datadog por una herramienta similar, seguirás resolviendo solo una parte del problema.

Con otra herramienta de APM, seguirás teniendo las mismas carencias para obtener datos sobre la experiencia. Plataformas como Datadog, Dynatrace y New Relic están diseñadas para monitorizar el rendimiento técnico. Pero, si no las combinas con otra, no podrás saber cómo afectan esos problemas a tus usuarias y usuarios o a tus ingresos.

Contentsquare cubre esa necesidad: complementa a la plataforma de APM que utilices para mostrarte dónde se frustran los usuarios, qué está provocando abandonos y qué correcciones protegerán tus ingresos y la fidelización.

Para los equipos que se preocupan por hacer crecer el negocio, ofrecer una buena experiencia a sus clientes y tomar decisiones más rápidas e inteligentes, Contentsquare no es algo simplemente recomendable, sino que es la pieza estratégica clave que falta en su stack de APM.

¿Necesitas más pruebas de las ventajas de Contentsquare? Según Forrester, las empresas que utilizan Contentsquare obtienen un retorno de la inversión (ROI) del 602 % y recuperan más de 3,2 millones de dólares en ingresos solucionando fricciones en la experiencia digital.

Preguntas frecuentes sobre alternativas a Datadog

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