Contentsquare vs. Datadog : quelle est la meilleure solution pour votre équipe ?

Datadog est un outil puissant pour suivre les performances techniques, mais il ne révèle qu'une partie des insights dont vous avez besoin pour optimiser les expériences digitales.

C'est là que Contentsquare entre en jeu. Notre plateforme tout-en-un d'intelligence de l'expérience complète Datadog en

• Quantifiant l'impact des problèmes techniques sur les revenus

• Permettant à toutes les équipes (et pas seulement aux développeurs) de disposer d'insights exploitables

• Faisant apparaître les problèmes UX que le suivi technique n'a pas détectés

• Reliant le comportement de l'utilisateur aux résultats de l'entreprise

C'est pourquoi de nombreuses entreprises de premier plan intègrent Datadog et Contentsquare pour obtenir une vue d'ensemble de l'expérience digitale qui mène directement à une croissance mesurable des revenus.

Explorons les différences et les superpositions entre Datadog et Contentsquare et comment vous pouvez les exploiter pour créer une stratégie complète d'optimisation de l'expérience digitale qui associe le suivi technique à des insights sur les revenus.

Résumé

Datadog est une plateforme de suivi technique, tandis que Contentsquare associe les fonctionnalités Digital Experience Monitoring (DEM) avec Digital Experience Analytics (DEA), Product Analytics (PA) et Voice of Customer (VoC) pour aider les équipes à optimiser l'ensemble du funnel digital et à stimuler la croissance des revenus.

• Ne compter que sur Datadog laisse des trous dans votre compréhension de l'expérience et du comportement de l'utilisateur

• Contentsquare améliore l'ensemble du funnel digital, en s'attaquant aux problèmes techniques et non techniques

• Contentsquare fournit des analyses frontales centrées sur l'utilisateur qui relient les comportements et les problèmes techniques rencontrés par les utilisateurs et utilisatrices sur les sites web et les applications à leur impact sur l'expérience, la conversion et les revenus

• De nombreuses entreprises de premier plan combinent Contentsquare et Datadog pour prioriser ce qu'il s'agit de corriger (et comment le faire) en fonction de l'impact sur l'entreprise

• Datadog et Contentsquare s'intègrent afin que les équipes puissent facilement passer d'un replay de session dans Contentsquare à une analyse plus approfondie des problèmes de backend dans Datadog, et vice versa

• Contentsquare peut être utilisé par toutes les équipes de l'entreprise, et pas seulement par les développeurs

• Contentsquare se concentre sur l'augmentation proactive des revenus et ne se contente pas de corriger les bugs

• Contentsquare quantifie l'impact des problèmes sur les revenus, ce qui permet de prioriser les correctifs

• L'utilisation conjointe de ces deux outils peut mener à des gains de revenus nettement plus élevés que si vous ne vous concentrez que sur les questions techniques

Contentsquare vs Datadog : quelles sont les principales différences ?

La plupart des équipes commencent par comparer les listes de fonctionnalités, mais l'approche la plus intelligente consiste à identifier d'abord les principaux freins aux revenis, puis à choisir l'outil qui les résout.

Voici un graphique de comparaison Contentsquare vs Datadog qui évalue les deux en termes d'impact sur vos objectifs.

Cas d'utilisation communs à Contentsquare et Datadog

Datadog et Contentsquare proposent tous deux des fonctionnalités puissantes d'identification et de résolution des problèmes qui affectent l'expérience digitales. Ils abordent ce défi sous des angles différents, en exploitant leurs points forts respectifs (mais Datadog, en particulier, présente de sérieuses limites que vous devrez compenser avec Contentsquare).

Cas d'utilisation 1 : mise en évidence des obstacles et hiérarchisation des mesures à prendre en fonction de l'impact sur les revenus

Les obstacles comme la lenteur de chargement des pages, les erreurs JavaScript, la navigation qui prête à confusion et les flux de paiement frustrants incitent les clients potentiels à abandonner votre site ou votre application, ce qui a un impact direct sur vos résultats.

Datadog et Contentsquare proposent tous deux des méthodes uniques pour faire apparaître, prioriser et résoudre ces obstacles afin de maximiser les revenus et de minimiser les frictions avec les clients.

Cependant, comme nous le montrons ci-dessous, Datadog n'est pas à la hauteur dans certains domaines clés, ce qui nécessite l'utilisation de Contentsquare pour s'assurer que vous êtes à la hauteur du défi que représente la résolution des frustrations dans votre expérience utilisateur.

🔍 Analyse d'erreurs et de vitesse

Datadog est une plateforme de suivi du cloud qui excelle dans l'analyse d'erreurs et de vitesse. Cela dit, il y a encore beaucoup de superpositions avec Contentsquare.

Vous pouvez utiliser l'une des deux plateformes pour

• Un suivi détaillé des erreurs pour un large éventail de types d'erreurs

• Un Real User Monitoring (RUM) et un synthetic monitoring complets

• Un suivi du site web et de l'application mobile

• Des alertes personnalisables en temps réel pour les problèmes critiques

• Des replays de sessions pour déboguer les flux de travail

Comme on peut s'y attendre, Datadog propose aussi de nombreuses autres fonctionnalités liées à l'analyse d'erreurs et de vitesse, y compris le suivi complet de l'infrastructure, le suivi des performances du réseau et la gestion de la sécurité.

Suivi d'erreurs dans Datadog

Cependant, la profondeur technique de Datadog est aussi une limite majeure. Ses outils sont principalement conçus pour les développeurs et utilisés par eux, ce qui complique l'extraction d'insights exploitables ou la priorisation de correctifs en fonction de l'impact commercial pour les autres départements.

Contentsquare complète les fonctionnalités de Datadog en proposant des fonctionnalités uniques de suivi d'erreurs et de vitesse qui peuvent être utilisées par n'importe qui au sein de l'équipe.

Avec Contentsquare, tous les membres de votre entreprise peuvent utiliser

• Error Analysis pour trouver de manière proactive et prioriser les erreurs JavaScript, API et personnalisées qui nuisent aux conversions et aux revenus

• Speed Analysis pour protéger les revenus de manière proactive en

• Décelant les problèmes de performance avant qu'ils n'affectent les clients en testant les nouvelles fonctionnalités et les nouvelles pages avant leur lancement

• Obtenant des alertes instantanées lorsque votre site ou votre application commence à ralentir, pour pouvoir résoudre les problèmes avant qu'ils ne nuisent à la conversion

• Recevant des recommandations basées sur l'IA qui indiquent exactement ce qui cause les ralentissements et comment y remédier, permettant à votre équipe de gagner un temps précieux en dépannage

• Session Replay pour obtenir en un clic une quantification de l'impact des erreurs et des comportements (et calculer instantanément la perte de revenus liée à n'importe quel problème)

Contentsquare vous permet aussi d'effectuer une recherche de texte rétroactive pour trouver des messages d'erreur cachés que vos outils techniques ne voient pas (de faire apparaître tous les cas où les utilisateurs et utilisatrices voient des messages d'erreur comme "Oups, une erreur est survenue" ou "entrée non valide" sans aucune configuration préalable ou suivi d'événement nécessaire.

Faites apparaître et suivez les erreurs avec Contentsquare

📌 Optimisation de l'expérience utilisateur

Tous les problèmes sur votre site web ou votre application ne sont pas des erreurs techniques. Si vous vous fiez uniquement à Datadog pour la détection des problèmes, vous risquez de passer à côté de problèmes UX critiques qui ont un impact sur la satisfaction utilisateur et les taux de conversion.

Datadog ne peut signaler que des signaux de frustration limités comme les rage clicks et les dead clicks. Contentsquare va plus loin en faisant aussi apparaître les frustrations liées au comportement et à la navigation.

Le score de frustration dans Contentsquare fait automatiquement apparaître les plus gros problèmes UX de votre site ou de votre application, les classe en fonction de leur impact et relie les données aux replays de sessions et aux parcours pour un contexte plus approfondi. Utilisez-le pour trouver

• Des chemins de navigation confus qui mènent à l'abandon

• Des champs de formulaire qui provoquent des frictions et des abandons

• Des CTA ou des messages peu clairs qui réduisent les taux de conversion

• Un contenu qui ne suscite pas l'engagement des utilisateurs

• Des éléments de conception qui détournent l'attention des principaux objectifs de conversion

Et, comme pour les erreurs techniques, Contentsquare vous permet d'estimer la perte de revenus associée aux problèmes UX afin que vous sachiez toujours quels correctifs prioriser.

Le score de frustration par l'IA dans Contentsquare

📊 Quantification de l'impact

Si Datadog excelle dans le suivi détaillé des performances, Contentsquare va plus loin en reliant les métriques techniques (comme les erreurs, la lenteur des performances et les problèmes UX) aux résultats de l'entreprise.

C'est ce que nous appelons Impact Quantification. Cela vous montre le montant exact de revenus qye vous perdez à cause de problèmes spécifiques, ce qui vous permet

• De prioriser les correctifs en fonction de leur impact réel sur l'entreprise

• De créer des analyses de rentabilité plus solides pour les améliorations techniques

• De suivre le ROI des efforts d'optimisation

• D'aligner les équipes techniques et commerciales sur des KPI communs

Datadog n'a pas de fonctionnalité équivalente, donc si vous ne comptez que sur cet outil, vous aurez plus de mal à faire accepter les correctifs aux équipes d'ingénieurs et à décider sur quoi travailler ensuite.

Cas d'utilisation 2 : amélioration des expériences de contenu et de l'engagement

Datadog dispose de fonctionnalités d'expérience digitales, mais celles-ci sont très limitées. Si vous pouvez utiliser Datadog pour suivre les performances du frontend de votre application et mesurer l'engagement des utilisateurs, vous trouverez peu d'opportunités de croissance au-delà de la correction des erreurs.

Une matrice d'engagement Datadog

Contentsquare, en revanche, est conçu pour vous permettre d'optimiser facilement les expériences de contenu et l'engagement sous tous les angles.

Avec Contentsquare, vous bénéficiez d'une plateforme tout-en-un qui comprend

• Digital Experience Analytics (DXA) pour augmenter l'engagement et la conversion

• Digital Experience Monitoring (DEM) pour optimiser les performances et éliminer les frictions

• Des outils de Voice of Customer (VoC) pour définir les améliorations auxquelles vos clients sont sensibles

Encore une fois, comme nous l'expliquons ci-dessous, Contentsquare va plus loin que Datadog dans plusieurs domaines clés liés à l'optimisation du contenu.

Tirez parti de l'IA pour optimiser le contenu

Les outils IA de Datadog (comme Bits AI) sont conçus pour aider les équipes de développement hautement qualifiées à répondre aux incidents. D'où la difficulté d'utilisation pour les non-développeurs.

À l'inverse, les fonctionnalités basées sur l'IA de Contentsquare ouvrent la voie à l'analyse en donnant à tout le monde une vue plus complète des interactions de l'utilisateur avec le contenu. Cela permet aux équipes d'améliorer l'expérience digitale globale en

• Identifiant automatiquement les opportunités à fort impact pour l'optimisation du contenu

• Obtenant des recommandations proactives pour améliorer l'engagement des utilisateurs

• Comprenant les éléments de contenu qui génèrent le plus de valeur en termes de conversion et de revenus

• Faisant apparaître des modèles inattendus dans le comportement de l'utilisateur qui peuvent indiquer des problèmes de contenu

• Générant des insights analytiques en langage clair grâce à une conversation naturelle avec Chat with Sense

Ces fonctionnalités IA aident les équipes à aller plus loin que la simple résolution de problèmes techniques pour améliorer de manière proactive l'expérience du contenu de façon à obtenir des résultats commerciaux mesurables.

Optimisez l'engagement avec des visualisations uniques

Les visualisations d'engagement de Datadog se limitent à des heatmaps basiques, qui ne montrent que le comportement des clics et offrent un aperçu limité du comportement de l'utilisateur et de l'efficacité du contenu.

Les Heatmaps de Contentsquare sont beaucoup plus sophistiquées et permettent de mieux comprendre l'engagement des utilisateurs avec le contenu et comment cela influe sur leurs comportements futurs.

Heatmaps dans Contentsquare

Avec Heatmaps de Contentsquare, vous pouvez

• Trouver les opportunités de tests A/B qui ont le plus de chances de faire bouger le curseur, choisir ce qu'il faut repenser et les nouvelles expériences à créer

• Parcourez les heatmaps en ligne (en utilisant l'extension Chrome Contentsquare CS Live pour superposer des métriques comme le taux de conversion et les revenus pour pouvoir faire le lien entre l'engagement au niveau de la page et les résultats commerciaux

• Visualisez les heatmaps côte-à-côte pour comparer des segments comme des variantes de tests A/B ou différentes sources de trafic

Les cas d'utilisation que Contentsquare résout et que Datadog ne peut pas résoudre (et pourquoi vous devriez utiliser les deux)

Seul, Datadog peut fournir une grande profondeur pour déboguer les erreurs techniques et les problèmes de vitesse pour les équipes techniques.

En l'utilisant avec Contentsquare, vous pouvez associer les avantages des deux plateformes pour créer des expériences qui séduisent les clients et générer des gains de revenus significatifs.

Cas d'utilisation 3 : création de meilleurs produits et stimulation de l'adoption et la croissance des utilisateurs

Si Datadog vous aide à suivre les performances techniques, il n'a pas été conçu pour stimuler la croissance du produit. Contentsquare propose des outils puissants aux équipes produit pour comprendre le comportement de l'utilisateur, optimiser les expériences et augmenter l'adoption.

Voici une comparaison des plateformes.

Analyse web, d'application et de produit

Datadog a des fonctionnalités limitées d'analyse de produit. Au lieu de remplacer les outils d'analyse de produit, il s'agit plutôt d'un moyen pour les leaders de l'ingénierie et les product owners de suivre les données de performance des applications et les taux d'erreur.

Contentsquare Product Analytics, en comparaison, propose des fonctionnalités complètes d'analyse web, d'application et de produit pour les équipes à travers l'entreprise pour suivre les KPI, identifier les obstacles au parcours et augmenter les revenus en favorisant la conversion et la fidélisation.

Analyse de produit dans Contentsquare

Avec Contentsquare Product Analytics, vos équipes peuvent

• Obtenir des insights rétroactifs grâce à l'autocapture et à une gouvernance des données solide sans événements préétablis

• Créer plusieurs dashboards analytiques et personnalisables pour différentes équipes et différents cas d'utilisation (par exemple, un dashboard d'acquisition pour les marketers ou un dashboard d'adoption des fonctionnalités pour l'équipe produit)

• Associez les données du site web, de l'application et hors ligne au même endroit pour comprendre les parcours à travers les appareils et les points de contact

• Utilisez des outils intuitifs comme Web Analytics, Lifetime Value Analysis, User Analysis et Page Comparison pour obtenir des insights rapides et suivre les changements

• Utilisez l'IA pour générer des graphiques d'analyse ou des insights en discutant avec Chat with Sense

• Examinez les données analytiques issues d'autres outils Contentsquare en quelques clics, comme Heatmaps ou les funnels

Analyse de parcours à travers les sessions et les appareils

Vous pouvez afficher des visualisations limitées de parcours dans Datadog (semblables à celles générées par GA4). Cependant, ces visualisations basiques ont des fonctionnalités de filtrage limitées et ne montrent que les chemins de départ et d'arrivée sans contexte comportemental plus approfondi.

Pour obtenir des insights plus approfondis sur le comportement de l'utilisateur, vous aurez besoin de Journey Analysis de Contentsquare, qui

• Affiche une vue globale de haut en bas de tous les flux d'utilisateurs sur votre site ou application en une seule fois

• Utilise le code couleur pour représenter les différents types de pages (comme les pages de détail des produits ou les pages de catégories)

• Permet de comparer les parcours côte-à-côte pour analyser les parcours réussis et ceux qui ne le sont pas

• Permet à différentes équipes de visualiser les parcours au niveau qui leur importe (la direction peut voir les sections de haut niveau du site tandis que les équipes de contenu peuvent analyser les données détaillées au niveau de la page)

• Facilite la découverte de modèles inattendus dans le comportement de l'utilisateur, comme les comportements répétitifs

Analyse de parcours clients dans Contentsquare

Les visualisations de parcours plus riches de Contentsquare aident les équipes à comprendre non seulement les chemins empruntés par les utilisateurs et utilisatrices, mais aussi pourquoi ils sont empruntés et comment optimiser ces parcours pour obtenir de meilleurs résultats.

Des tests A/B fondés sur les données pour obtenir des résultats mesurables

Datadog n'est pas conçu pour les tests A/B et ne dispose pas d'intégrations natives avec les plateformes de test.

D'autre part, Contentsquare s'intègre aux principales plateformes de test A/B (notamment Optimizely, VWO et AB Tasty) et permet aux équipes de facilement

• Identifier les opportunités les plus impactantes pour les tests grâce à des recommandations alimentées par l'IA

• Suivre des mesures détaillées du comportement de l'utilisateur pendant les tests

• Lier les comportements aux résultats en mesurant l'impact des comportements sur les revenus pour chaque variante

• Analyser comment les différents segments réagissent aux changements

• Générer des hypothèses de test sur la base des comportements réels de l'utilisateur

En utilisant Contentsquare, vous pouvez aller plus loin que le simple test de variations et adopter une approche plus axée sur les données pour les tests A/B, qui se concentre sur l'obtention de résultats commerciaux mesurables.

📢 Place à l'action

RingCentral, l'un des principaux fournisseurs de communications IA fiables, a utilisé Contentsquare pour identifier les meilleurs axes de tests A/B et d'amélioration.

Un test (une refonte du principal formulaire de capture de leads) s'est traduit par une augmentation immédiate de + 25 % du taux de conversion.

Cas d'utilisation 4 : amélioration de l'acquisition marketing

Les données jouent un rôle de plus en plus important dans l'acquisition marketing. Datadog vous aidera à repérer et à résoudre les problèmes techniques à l'origine des rebonds et des abandons de panier (mais c'est à peu près tout).

Voici les principales façons dont Contentsquare fournit aux équipes marketing des insights plus approfondis sur leurs campagnes, leur contenu et l'expérience client dont elles ont besoin pour convertir plus de leads en clients.

Analyse des performances des campagnes marketing

Utilisez Contentsquare pour améliorer les performances de vos campagnes marketing en

• Analysant les performances de vos campagnes marketing

  • Les fonctionnalités de Product Analytics de Contentsquare ne sont pas réservées aux équipes produit. Utilisez-les pour créer des dashboards marketing et obtenir des insights approfondis de vos canaux d'acquisition client, y compris les métriques de trafic et de conversion par campagne

  • Cela vous aidera à comprendre quelles campagnes génèrent le plus de trafic vers votre site web ou votre application, pour pouvoir faire des investissements plus judicieux

• Réduisez les taux de rebond

  • Les Heatmaps de Contentsquare vous aident à comprendre pourquoi le trafic acquis rebondit sur les pages d'entrée et les mesures à prendre pour réduire les taux de rebond

  • De même, Journey Analysis vous montre où les utilisateurs et utilisatrices abandonnent pour pouvoir optimiser les chemins vers la conversion

  • Session Replay vous apporte un contexte qualitatif pour identifier les moments exacts d'hésitation ou de frustration qui mènent à l'abandon

Optimisez les pages d'entrée pour la conversion

Au-delà de la détection d'erreurs JavaScript et autres erreurs techniques, Datalog est limité dans la façon dont il peut vous aider à optimiser les pages d'entrée pour la conversion.

Contentsquare, à l'inverse, analyse toutes les interactions de l'utilisateur avec vos pages d'entrée et transforme les données en insights exploitables afin que vous puissiez

• Découvrir exactement quels CTA attirent le plus l'attention et ceux qui sont ignorés en utilisant Heatmaps

• Utiliser le score de frustration IA pour faire apparaître automatiquement les opportunités à fort impact sur vos pages d'entrée

• Comparer les modèles de comportement des visiteurs qui convertissent et de ceux qui ne convertissent pas (utilisez Journey Analysis pour créer des comparaisons côte-à-côte des parcours des visiteurs qui réussissent et ceux qui échouent)

• Tester différentes mises en page et variantes de contenu pour maximiser l'engagement (connectez Contentsquare à votre plateforme de test A/B pour mesurer des métriques comportementales détaillées pour chaque variante)

• Suivre les taux de remplissage de formulaire (utilisez l'analyse de formulaire pour voir exactement où les utilisateurs et utilisatrices ont du mal à remplir vos formulaires et quantifier l'impact sur les revenus de chaque point d'abandon)

• Mesurer l'impact des changements de conception sur les métriques de conversion (comparez les performances avant et après dans Impact Quantification pour connaître exactement le montant des revenus générés par vos changements)

Analyse de funnel de conversion

Si les funnels de Datadog peuvent montrer les flux d'utilisateurs de base et se connecter avec les replays de sessions pour une investigation plus approfondie, les fonctionnalités avancées d'analyse de funnel de Contentsquare vont plus loin en vous aidant à transformer ces insights en revenus.

Utilisez les outils de funnel alimentés par l'IA de Contentsquare pour

• Repérer aussitôt les obstacles à la conversion en faisant apparaître automatiquement les opportunités et points de friction cachés

• Étudier les abandons à un niveau granulaire en cliquant pour analyser le comportement de l'utilisateur à chaque étape du funnel à l'aide de Journey Analysis

• Passer directement à l'action sur les insights en créant des segments utilisateur basés sur la réalisation du funnel ou l'abandon (parfait pour cibler ces utilisateurs et utilisatrices avec des messages personnalisés)

• Obtenir des réponses en quelques secondes en posant des questions naturelles à Chat with Sense comme "qu'est-ce qui incite la plupart des utilisateurs et utilisatrices à abandonner au moment du paiement ?"

Analyse de funnel dans Contentsquare (cliquez pour voir les replays de sessions pertinentes)

Cas d'utilisation 4 : collecte et analyse de feedback du client pour améliorer vos expériences

Si Datadog excelle dans le suivi technique, il n'offre aucune fonctionnalité de collecte et d'analyse du feedback du client (un élément manquant important pour vraiment comprendre et améliorer l'expérience client).

Les outils Contentsquare de Voice of Customer comblent cette lacune en aidant les équipes à

• Capturer le feedback au bon moment avec des sondages ciblés qui apparaissent automatiquement en fonction du comportement de l'utilisateur, comme l'abandon du panier ou les visites répétées de la page

• Relier le feedback au comportement en voyant exactement ce que les utilisateurs et utilisatrices ont fait avant et après avoir laissé un feedback grâce à l'intégration directe avec Session Replay

• Mettre en évidence les principaux points de friction du client à l'aide de l'analyse des sentiments et des réponses par l'IA

• Partager les insights entre équipes pour mieux prioriser les améliorations en fonction des besoins du client

• Passer directement à l'action en créant des segments d'utilisateurs et utilisatrices ayant laissé un feedback spécifiques pour un suivi ciblé

Générer automatiquement des rapports de sondage AI et une analyse des sentiments de feedback avec Contentsquare

En combinant les données VoC avec les autres fonctionnalités de Contentsquare et les outils de suivi des applications comme Datadog, les équipes peuvent

• Valider les problèmes techniques à l'aide d'un vrai feedback du client

• Comprendre le "pourquoi" des modèles comportementaux

• Prioriser les améliorations en fonction de ce que veulent réellement les clients

• Mesurer l'impact des changements sur la satisfaction client

Cette approche globale du feedback du client aide les entreprises à aller plus loin que la simple résolution de problèmes techniques pour créer des expériences qui trouvent un vrai écho auprès des clients et les fidélisent sur le long terme.

Contentsquare vs Datadog : résumé de la situation

En évaluant Contentsquare par rapport à Datadog, n'oubliez pas que si Datadog excelle dans le suivi technique, s'en remettre uniquement à lui signifie que vous ne faites que colmater des brèches au lieu de stimuler activement la croissance.

En résumé, Datadog vous aide à

• Trouver et résoudre les problèmes techniques

• Suivre les performances de l'application

• Alerter les développeurs en cas de problème

Mais cette approche réactive laisse des questions essentielles sans réponse :

• Quels sont les problèmes qui nuisent le plus aux revenus ?

• Quelles sont les frustrations qui incitent les utilisateurs et utilisatrices à abandonner ?

• Comment optimiser les expériences pour stimuler la croissance ?

• Quels sont les contenus et les fonctionnalités qui suscitent réellement l'engagement des utilisateurs ?

Cependant, lorsque vous utilisez Contentsquare en même temps que Datadog, vous pouvez

• Transformer les correctifs techniques en gains de revenus et

  • Quantifier l'impact exact sur les revenus de chaque erreur et de chaque problème de performance

  • Prioriser les correctifs en fonction de l'impact sur l'entreprise et pas seulement de la gravité technique

  • Construire des analyses de rentabilité plus solides pour les améliorations techniques

• Optimiser l'ensemble de l'expérience digitale

  • Faire apparaître les problèmes UX que le suivi technique ne permet pas d'identifier

  • Comprendre l'engagement réel des utilisateurs avec le contenu et les fonctionnalités

  • Tester et valider les améliorations à l'aide de données comportementales détaillées

  • Suivre l'impact de chaque optimisation sur les revenus

• Favoriser une croissance proactive au sein des équipes

  • Donner à tout le monde (et pas seulement aux développeurs) les insights dont ils ont besoin

  • Améliorer les campagnes marketing et les taux de conversion

  • Créer de meilleurs produits basés sur le comportement réel de l'utilisateur

  • Créer des expériences qui trouvent un véritable écho auprès des clients

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FAQ Contentsquare vs Datadog