Contentsquare e Datadog: quale conviene di più al team?

Datadog è uno strumento potente per il monitoraggio delle performance tecniche, ma può mostrarti solo una parte degli insights che ti servono a ottimizzare le digital experience.

È in questo che la piattaforma di experience intelligence di Contentsquare entra in gioco, facendo da complemento a Datadog per:

• Quantificare l'impatto dei problemi tecnici sul fatturato.

• Responsabilizzare tutti i team, non solo quello di sviluppo, fornendo insights concreti.

• Rilevare i problemi di UX che sfuggono al monitoraggio tecnico.

• Trovare la correlazione tra il comportamento degli utenti e i risultati aziendali.

Ecco perché sono in tante le aziende leader del loro settore che integrano Datadog e Contentsquare per ottenere un quadro completo della digital experience con un impatto misurabile sulla crescita del fatturato.

Esaminiamo ora le differenze e i punti in comune tra Datadog e Contentsquare e come le due piattaforme possono essere usate insieme per creare una strategia completa di ottimizzazione della digital experience, che combini il monitoraggio tecnico e gli insights che generano fatturato.

In breve

Datadog è una piattaforma di monitoraggio tecnico, mentre Contentsquare combina il Digital Experience Monitoring (DEM) con funzionalità di Digital Experience Analytics (DEA), Product Analytics (PA) e Voice of Customer (VoC) per aiutare i team a ottimizzare l'intero funnel digitale e aumentare il fatturato.

• Affidarsi esclusivamente a Datadog non ti consente di avere un quadro completo dell'user experience e del comportamento degli utenti.

• Contentsquare ottimizza l'intero funnel digitale, affrontando sia le questioni tecniche che quelle non tecniche

• Contentsquare fornisce analytics front-end che si concentrano sull'utente e trovano la correlazione tra il comportamento degli utenti e i problemi tecnici che riscontrano su siti e app e qual è il loro impatto sull'esperienza, sulla conversione e sul fatturato.

• Sono in tante le aziende leader del loro settore che combinano Contentsquare e Datadog per stabilire la priorità sulle modifiche da apportare basandosi sull'impatto sul fatturato.

• Datadog e Contentsquare possono essere integrati per consentire ai team di passare facilmente da un replay di sessione in Contentsquare ai dettagli tecnici in backend del problema in Datadog o viceversa.

• Contentsquare può essere utile per tutti i team aziendali, non solo per quello di sviluppo.

• Contentsquare si concentra su un aumento proattivo del fatturato, non solo sulla correzione dei bug.

• Contentsquare quantifica l'impatto sul fatturato dei problemi incontrati, aiutando a stabilire le priorità sulle correzioni da apportare.

• L'utilizzo congiunto dei due strumenti può risultare in un aumento significativo del fatturato, maggiore rispetto a quello che si pu\o ottenere concentrandosi esclusivamente sull'aspetto tecnico dei problemi.

Contentsquare e Datadog: le principali differenze

La maggior parte dei team inizia con il confrotno di una lista di funzionalità, ma l'approccio più intelligente è quello d'identificare innanzitutto quali sono gli ostacoli e quindi scegliere lo strumento più efficace per risolverli.

Qui sotto abbiamo preparato per te una tabella di confronto tra Contentsquare e Datadog, esaminando le due piattaforme a seconda dell'impatto sull'obiettivo da raggiungere:

Casi d'uso gestibili al meglio sia da Contentsquare che da Datadog

Sia Datadog che Contentsquare offrono funzionalità di notevole efficacia per l'identificazione e la risoluzione di problemi con un impatto sulla digital experience. Le due piattaforme affrontano questa sfida con due approcci diversi, sfruttando i loro specifici punti di forza. Va detto che Datadog presenta in questo contesto importanti limitazioni a cui Contentsquare può compensare.

Caso d'uso 1: rilevare gli ostacoli e stabilire le priorità in base all'impatto sul fatturato

Gli ostacoli, ad esempio i tempi lunghi per il caricamento delle pagine, gli errori JavaScript, un sito difficile da navigare e flussi di checkout che provocano frustrazione nell'utente, inducono i clienti ad abbandonare il sito o l'applicazione, con un impatto diretto sul fatturato.

Sia Datadog che Contentsquare offrono metodi unici per individuare, prioritizzare e risolvere gli ostacoli, consentendoti di massimizzare il fatturato e ridurre al minimo l'attrito per gli utenti.

Datadog presenta importanti lacune nelle aree chiave, che rendono necessario l'uso di Contentsquare se si vogliono affrontare i fattori di frustrazione.

🔍 Analytics degli errori e della velocità

Datadog è una piattaforma cloud di monitoraggio che eccelle nel fornire analytics su errori e tempi di caricamento. Detto questo, sono comunque molti i punti in comune con Contentsquare.

Ecco alcune delle opzioni disponibili su entrambe le piattaforme:

• Monitoraggio dettagliato degli errori per un'ampia gamma di tipologie.

• Real User Monitoring (RUM) e monitoraggio sintetico.

• Monitoraggio di siti e app.

• Notifiche in tempo reale personalizzabili per le criticità.

• Replay delle sessioni per la risoluzione degli errori nei workflow.

Come puoi immaginare, Datadog offre anche numerose funzionalità aggiuntive per le analytics di errori e velocità, tra cui un monitoraggio completo dell'infrastruttura, il monitoraggio delle performance di rete e il security management.

Monitoraggio degli errori in Datadog

Il dettaglio tecnico offerto è però anche il punto debole di Datadog. Gli strumenti che mette a disposizione sono concepiti e usati principalmente dai team di sviluppo. Questo rende più complessa per il resto dei reparti l'acquisizione d'insights utili o stabilire priorità per le correzioni in base all'impatto per l'azienda.

Contentsquare complementa le funzionalità di Datadog con esclusive funzionalità per il monitoraggio degli errori e della velocità che chiunque può usare.

Con Contentsquare, chiunque in azienda può usare:

• Error Analysis per individuare in maniera proattiva e stabilire la priorità per errori di JavaScript, API e personalizzati che hanno un impatto negativo su conversioni e fatturato.

• Speed Analysis per intervenire in modo proattivo ed evitare un impatto sul fatturato. In particolare:

• Identificare i problemi di performance a cui sono confrontati gli utenti testando le funzionalità e le pagine nuove prima del lancio.

• Ricevere notifiche istantanee in caso di rallentamenti del sito o dell'app, in modo da risolvere i problemi prima che possano compromettere la conversione.

• Ricevere suggerimenti dell'AI per individuare esattamente a cosa sono dovuti i rallentamenti e come risolverli, facendo risparmiare al team tempo prezioso per la risoluzione dei problemi.

• Session Replay per quantificare con un solo clic l'impatto degli errori e del comportamento degli utenti, oltre a calcolare istantaneamente la perdita di fatturato generata dalle criticità.

Contentsquare consente inoltre di eseguire ricerche retroattive di testo per trovare i messaggi di errore nascosti che gli strumenti tecnici non riescono a individuare e identificare i casi in cui gli utenti vedono messaggi di errore (come "Oops, qualcosa è andato storto" o "Inserimento non valido"), senza bisogno di preconfigurazione o monitoraggio degli eventi.

Rilevare e monitorare gli errori con Contentsquare

📌 Ottimizzazione dell'UX

I problemi del sito o dell'app non sono tutti di natura tecnica. Affidandoti esclusivamente a Datadog per il rilevamento degli errori, potresti non notare importanti problemi all'UX che hanno un impatto sulla soddisfazione degli utenti e sul tasso di conversione.

Datadog è in grado di segnalare solo un numero limitato di fattori di frustrazione, come i rage click e i dead click. Contentsquare ha una marcia in più, evidenziando anche quei fattori legati al comportamento e alla navigazione.

Frustration Scoring in Contentsquare fa emergere automaticamente i principali problemi di user experience del sito o dell'app, li classifica in base all'impatto e trova la correlazione tra i dati e quanto osservato nei replay delle sessioni e negli user journey, in modo da ottenere maggiore contesto. Lo puoi usare per:

• I percorsi di navigazione confusi che spingono all'abbandono.

• I campi dei formulari che causano attrito e abbandono.

• Le CTA o i messaggi poco chiari che risultano in un calo del tasso di conversione.

• I contenuti a basso engagement.

• Gli elementi del design che distraggono dagli obiettivi di conversione.

Inoltre, come per gli errori tecnici, Contentsquare consente di stimare la perdita di fatturato associata ai problemi di UX per stabilire efficacemente la priorità sulle modifiche da apportare.

Il punteggio di frustrazione AI di Contentsquare

📊 Quantificazione dell'impatto

Se Datadog eccelle nel monitoraggio in dettaglio delle performance, Contentsquare riesce anche a correlare i risultati aziendi con le metriche tecniche, come gli errori, i tempi di caricamento troppo lunghi e i problemi di user experience.

Noi la chiamiamo Impact Quantification. Ti aiuta a capire esattamente l'entità delle perdite di fatturato dovute a specifici problemi. Questo ti consente di:

• Stabilire la priorità per le correzioni basandosi sul reale impatto sul fatturato.

• Svilupprea business case convincenti per gli interventi tecnici.

• Monitorare il ROI delle attività di ottimizzazione.

• Allineare i team tecnici e aziendali con l'aiuto di KPI condivisi a livello aziendale.

Siccome Datadog non dispone di una funzionalità equivalente, se ti affidi solo alla loro piattaforma, sarà più difficile ottenere l'approvazione per le correzioni del team tecnico e decidere su cosa concentrarti in seguito.

Caso d'uso 2: migliorare la content experience e l'engagement

Datadog dispone di funzionalità per la digital experience, che hanno però notevoli limiti. Sebbene sia possibile usare Datadog per monitorare le performance del frontend dell'app e misurare l'engagement degli utenti, sono poche le opportunità di crescita che vadano oltre la semplice correzione degli errori.

Una "engagement matrix" di Datadog

Contentsquare, invece, è stata concepita per semplificare l'ottimizzazione delle esperienze e del content engagement in ogni loro aspetto.

Con Contentsquare, si ottiene una piattaforma all-in-one che include:

• Digital Experience Analytics (DXA) per incrementare l'engagement e le conversioni.

• Digital Experience Monitoring (DEM) per ottimizzare le performance ed eliminare i fattori di frizione.

• Voice of Customer (VoC) per scoprire quali sono i miglioramenti che interessano davvero agli utenti.

Anche in questo caso, riportiamo qui sotto le aree principali in cui Contentsquare può offrirti di più rispetto a Datadog, quando si parla di ottimizzazione del content.

Sfruttare l'AI per l'ottimizzazione dei contenuti

Gli strumenti di intelligenza artificiale di Datadog (come Bits AI) sono concepiti per aiutare i team di sviluppo con elevate competenze tecniche a reagire agli incidenti. I team che non si occupano di sviluppo incontrano notevoli difficoltà a causa della sua complessità.

Al contrario, le funzionalità AI di Contentsquare mettono le analytics alla portata di chiunque e offrono quindi un quadro d'insieme particolareggiato delle modalità d'interazione degli utenti con il content. In questo modo, i team possono ottimizzare la digital experience nel suo complesso:

• Identificando le opportunità ad alto impatto nell'ottimizzazione dei contenuti.

• Ottenendo suggerimenti proattivi per migliorare l'user engagement.

• Capendo quali sono gli elementi del content di maggior valore in termini di conversione e fatturato.

• Individuando i pattern inaspettati nel comportamento degli utenti che possono indicare problemi al content.

• Generando insights di analytics con un linguaggio semplice, intavolando conversazioni naturali con Chat with Sense.

Le funzionalità AI aiutano i team ad andare oltre la semplice risoluzione dei problemi tecnici, migliorando in modo proattivo la content experience e ottenendo così risultati concreti per l'attività.

Ottimizzare l'engagement con grafici esclusivi

Per visualizzare l'engagement, Datadog si limita a heatmap semplice, che evidenziano solo il comportamento in relazione ai clic e offrono insights limitati sul comportamento degli utenti e sull'efficacia del content.

Heatmaps di Contentsquare ti offre invece heatmap molto più sofisticate che forniscono un quadro dettagliato delle interazioni dei clienti con i contenuti e di come questo possa influire in futuro sul loro comportamento.

Heatmaps in Contentsquare

Con Heatmaps di Contentsquare è possibile:

• Individuare le opportunità per i test A/B con cui ottenere risultati significativi, decidere cosa riprogettare e come modificare l'user experience.

• Consultare le heatmap dal vivo con l'estensione per Chrome di Contentsquare CS Live che consente di visualizzare in parallelo metriche come il tasso di conversione e il fatturato, in modo da identificare la correlazione tra engagement a livello di pagina e i risultati aziendali.

• Confrontare in parallelo le heatmap per comparare i segmenti come le varianti dei test A/B o le varie fonti di traffico.

Casi d'uso gestibili al meglio con Contentsquare dove Datadog si rivela inefficace (e perché usare entrambi)

Datadog riesce a fornire ai team tecnici un'ampia gamma di strumenti per il debug di errori ed eventuali problemi nei tempi di caricamento.

Se la piattaforma è usata insieme a Contentsquare, è possibile però combinare i vantaggi di entrambe per creare esperienze che i clienti possono davvero apprezzare e aumentare in maniera significativa il fatturato.

Caso d'uso 3: creare prodotti migliori e incentivare adozione e crescita

Datadog aiuta a monitorare le performance tecniche, ma non è stato progettato per favorire la crescita del prodotto. Contentsquare offre ai team di prodotto strumenti di grande efficacia per capire il comportamento degli utenti, ottimizzare le esperienze e incrementare l'adozione.

Continua a leggere se vuoi un confronto più dettagliato tra le due piattaforme.

Web, app e product analytics

Le funzionalità di product analytics offerte da Datadog sono piuttosto limitate. Non possono sostituire altri strumenti di product analytics e risultano quindi utili soprattutto per responsabili del team tecnico o product owner che vogliono monitorare le performance delle applicazioni e il tasso di errore.

Product Analytics di Contentsquare, invece, offre funzionalità complete di web, app e product analytics che risultano utili per chiunque in azienda, in modo da monitorare i KPI, identificare gli ostacoli nell'user journey e aumentare il fatturato stimolando conversioni e fidelizzazione.

Product analytics in Contentsquare

Con Product Analytics di Contentsquare i team possono:

• Ottenere insights in modo retroattivo con acquisizione automatica e una rigorosa data governance che non necessita di eventi con pianificazione anticipata.

• Creare dashboard di product analytics multiple e personalizzabili a seconda dei diversi team e casi d'uso, ad esempio impostando una dashboard d'acquisizione per i marketer e una sull'adozione delle funzionalità per il team di prodotto.

• Combinare i dati del sito web, dell'app e quelli offline in un unico punto per capire gli user journey su diversi dispositivi e touchpoint.

• Usare strumenti intuitivi, come Web Analytics, Lifetime Value Analysis, User Analysis e Page Comparison per ottenere rapidamente gli insights che ti servono e monitorare le modifiche effettuate.

• Sfruttare l'intelligenza artificiale per generare qualsiasi tipo di rappresentazione grafica con le analytics e tutti gli insights che ti servono, chattando con Chat with Sense.

• Esaminare con un solo clic i dati delle analytics provenienti da altri strumenti di Contentsquare, ad esempio le heatmap o i funnel.

Analisi del percorso su più sessioni e dispositivi.

Con Datadog è possibile consultare diagrammi di Sankey, sebbene entro certi limiti. I grafici sono simili a quelli che genera GA4, ma le funzionalità di filtraggio di queste visualizzazioni sono ristrette e mostrano solo i percorsi, senza offrire alcun dettaglio sul contesto comportamentale.

Per ottenere insights sul comportamento degli utenti che vadano in maggior dettaglio, bisogna passare a Journey Analysis di Contentsquare, che ti permette di:

• Visualizzare un grafico dettagliato dall'alto verso il basso in cui trovare l'intero flusso di utenti attraverso il sito o l'app.

• Usare una scala cromatica per rappresentare le diverse tipologie di pagine (ad esempio le product detail page e le pagine di categoria).

• Effettuare un confronto parallelo dei percorsi per esaminare quali sono efficaci e quali invece sono da rivedere.

• Consentire ai diversi team di visualizzare gli user journey a seconda di quello che gli interessa (il team dirigenziale vuole vedere le sezioni del sito a livello macro, mentre chi si occupa di content ha bisogno di analizzare i dati in dettaglio per ogni singola pagina).

• Semplificare l'identificazione di pattern inaspettati nel comportamento degli utenti, ad esempio il looping behavior.

Analisi del customer journey in Contentsquare

I grafici offerti dagli strumenti di Contentsquare offrono tutta una serie di dettagli che ti aiutano a capire non solo come gli utenti navigano, ma anche le ragioni del loro comportamento, i metodi per ottimizzare gli user journey e come migliorare i risultati aziendali.

Test A/B basati sui dati per ottenere risultati misurabili

Datadog non è stato pensato per eseguire test A/B e non dispone d'integrazioni native con piattaforme di test.

Al contrario, Contentsquare si integra con le principali piattaforme di A/B testing tra cui Optimizely, VWO e AB Tasty, permettendo ai team di:

• Identificare le opportunità da testare che possono avere il maggior impatto grazie ai suggerimenti AI.

• Monitorare in dettaglio le metriche sul comportamento degli utenti durante i test.

• Trovare la correlazione tra i comportamenti e i risultati aziendali misurando l'impatto sul fatturato dei comportamenti in ogni variante.

• Analizzare la maniera in cui i diversi segmenti reagiscono alle modifiche.

• Generare ipotesi di test sulla base dei reali pattern di comportamento degli utenti?

Con Contentsquare puoi passare dalla semplice valutazione delle varianti di test a un approccio ai test A/B che si basa sui dati e incentrato su risultati aziendali misurabili.

📢 Esempio pratico

RingCentral, fornitore leader nel settore delle soluzioni di comunicazione che integrano l'AI, ha usato Contentsquare per identificare le aree più promettenti da sottoporre a test A/B e a cui apportare miglioramenti.

Uno dei test (la riprogettazione del principale modulo di acquisizione dei lead) ha portato a un aumento immediato del tasso di conversione del 25%.

Caso d'uso 4: migliorare l'acquisizione con il marketing

Il ruolo svolto dai dati nelle acquisizioni di marketing riveste un'importanza sempre maggiore. Datadog ti può aiutare a individuare e risolvere i problemi tecnici che portano al rimbalzo e all'abbandono del carrello, ma questo è tutto.

Qui sotto riportiamo tutti i modi più importanti con cui Contentsquare fornisce ai team di marketing gli insights sulle campagne, sul contenuto e sulla customer experience di cui hanno bisogno per incentivare la conversione dei lead in clienti.

Analisi delle performance delle campagne di marketing

Con Contentsquare puoi migliorare le performance delle campagne di marketing seguendo i seguenti accorgimenti:

• Analizzare le performance delle campagne di marketing

  • Le funzionalità di Product Analytics di Contentsquare non sono destinate solo ai team di prodotto. Possono essere usate per creare dashboard di marketing e ottenere insights dettagliati dei canali di acquisizione clienti, comprese le metriche di traffico e di conversione per campagna.

  • Questi insights ti aiutano a identificare quali sono le campagne che promuovono un traffico ad alto valore sul sito o sull'app in modo da investire in modo più consapevole.

• Ridurre la frequenza di rimbalzo

  • Heatmaps di Contentsquare ti aiuta a capire i motivi per cui il traffico acquisito rimbalza una volta raggiunte le landing page e quali misure adottare per ridurre la frequenza di rimbalzo.

  • In modo simile, Journey Analysis mostra quali sono i passaggi in cui gli utenti abbandonano il sito in modo da ottimizzare i percorsi di conversione.

  • Session Replay fornisce un contesto qualitativo che consente di individuare i momenti esatti di esitazione o frustrazione che risultano in un abbandono.

Ottimizzare le landing page per promuovere la conversione

A parte l'identificazione degli errori tecnici come quelli in JavaScript, Datalog presenta diversi limiti nelle modalità con cui può aiutarti a ottimizzare le landing page per promuovere la conversione.

Contentsquare, invece, analizza qualsiasi interazione degli utenti con le landing page e sfrutta i dati per acquisire insights concreti, in modo da:

• Scoprire esattamente quali CTA attirano di più l'attenzione e quali vengono ignorate usando Heatmaps.

• Far emergere automaticamente le opportunità ad alto impatto sulle landing page con le funzionalità AI di Frustration Scoring.

• Mettere a confronto i pattern di comportamento dei visitatori che effettuano la conversione da quelli che non lo fanno grazie a Journey Analysis, che permette di esaminare in parallelo i percorsi efficaci e quelli fallimentari.

• Testare diversi layout e varianti del content per massimizzare l'engagement. L'integrazione tra Contentsquare e la piattaforma di test A/B in uso in azienda ti consente la valutazione dettagliata di metriche comportamentali per ognuna delle varianti.

• Monitorare il tasso di completamento dei moduli con l'analisi dei moduli per capire esattamente a che punto gli utenti incontrano difficoltà nei form e quantificare l'impatto sul fatturato di ogni punto di abbandono.

• Misurare l'impatto delle modifiche al design sulle metriche di conversione, confrontando le performance prima e dopo grazie a Impact Quantification per esaminare esattamente il fatturato ottenuto con queste modifiche.

Analisi del funnel di conversione

I funnel di Datadog possono mostrare i più semplici tra i flussi di utenti e permettono di effettuare ulteriori indagini andandosi a collegare ai replay delle sessioni. Le funzionalità avanzate di analisi dei funnel di Contentsquare riescono a fare molto di più, individuando le modalità con cui gli insights ottenuti possono essere convertiti in fatturato.

Con gli strumenti AI per l'analisi del funnel di Contentsquare puoi:

• Individuare immediatamente gli ostacoli alla conversione facendo emergere automaticamente i punti di attrito e le opportunità che potrebbero sfuggirti.

• Esaminare gli abbandoni in grande dettaglio e con un solo clic per analizzare il comportamento degli utenti in qualsiasi fase del funnel con Journey Analysis.

• Reagire immediatamente agli insights, creando segmenti di utenti in base alla fase nel funnel o all'abbandono. Un metodo ideale per sapere quali utenti contattare e farlo in maniera personalizzata.

• Ottieni risposte in pochi secondi facendo a Chat with Sense domande in un linguaggio semplice, ad esempio "Quali sono le cause principali dell'abbandono da parte degli utenti in fase di checkout?"

Un clic per passare dall'analisi del funnel in Contentsquare ai replay delle sessioni che ti interessano.

Caso d'uso 4: acquisizione e analisi dei feedback dei clienti per migliorare le customer experience

Datadog è sicuramente eccellente quando si tratta di monitorare le prestazioni tecniche, ma non dispone di funzionalità per acquisire e analizzare il feedback dei clienti, che è invece un elemento fondamentale per capire e migliorare la customer experience.

Gli strumenti di Voice of Customer di Contentsquare ti aiutano a ovviare al problema con alcuni accorgimenti:

• Acquisire i feedback al momento giusto con sondaggi mirati che appaiono automaticamente in base al comportamento dell'utente, ad esempio all'abbandono del carrello o in caso di visite ripetute della pagina.

• Trovare il nesso tra feedback e comportamento andando a osservare cosa hanno fatto esattamente gli utenti prima e dopo aver lasciato il feedback, grazie all'integrazione diretta con Session Replay.

• Evidenziare i punti critici dei clienti con l'analisi AI del sentiment e delle risposte.

• Condividere gli insights con gli altri team per stabilire le priorità sui miglioramenti in base alle esigenze dei clienti.

• Agire immediatamente creando segmenti di utenti a seconda di chi ha lasciato un feedback su una specifica tematica per un follow-up mirato.

Genera automaticamente report sui sondaggi e analizza il sentiment nel feedback con l'AI di Contentsquare

I team che combinano i dati di VoC con le altre funzionalità di Contentsquare e con strumenti di monitoraggio delle app come Datadog, possono:

• Verificare e confermare i problemi tecnici con il feedback reale dei clienti.

• Scoprire le ragioni che giustificano i pattern comportamentali.

• Privilegiare eventuali miglioramenti in base a cosa vogliono davvero i clienti.

• Misurare l'impatto delle modifiche sulla soddisfazione dei clienti.

Questo approccio olistico al feedback dei clienti aiuta le aziende a evitare di limitarsi alla risoluzione dei problemi tecnici, elaborando invece user experience che attirino davvero l'attenzione dei clienti e promuovano la fidelizzazione a lungo termine.

Contentsquare e Datadog in breve

Se stai valutando tra Contentsquare e Datadog, ti basta tenere presente che Datadog eccelle nel monitoraggio tecnico, ma affidarsi solo a questa piattaforma significa tappare le falle, senza un approccio proattivo alla crescita aziendale.

Per riassumere quanto detto finora, Datadog ti aiuta a:

• Individuare e risolvere i problemi tecnici.

• Monitorare le performance delle applicazioni.

• Segnalare i problemi al team di sviluppo.

Questo è però un approccio reattivo che non permette di rispondere a domande critiche:

• Quali sono i problemi che influiscono negativamente sul fatturato?

• Quali sono i fattori di frustrazione che provocano l'abbandono degli utenti?

• Come ottimizzare le customer experience per supportare la crescita aziendale?

• Quali contenuti e funzionalità aumentano l'engagement degli utenti?

Usare Contentsquare e Datadog insieme, ti consente di:

• Ottenere un aumento di fatturato con le correzioni dei problemi tecnici.

  • Quantificare l'impatto esatto sul fatturato per ogni errore e problema di performance.

  • Privilegiare le correzioni basandosi sul loro impatto sull'azienda, non solo sulla criticità tecnica.

  • Elaborare business case più convincenti per ottimizzare gli aspetti tecnici.

• Ottimizzare l'user experience in ogni suo aspetto.

  • Far emergere problemi di user experience non rilevabili con il monitoraggio tecnico.

  • Capire in che modo gli utenti interagiscono con il contenuto e le funzionalità.

  • Testare e validare i miglioramenti confrontandoli con dettagliati dati comportamentali.

  • Monitorare l'impatto sul fatturato delle varie attività di ottimizzazione.

• Stimolare la crescita proattiva in tutti i team.

  • Mettere a disposizione di chiunque (non solo del team di sviluppo) gli insights di cui hanno bisogno.

  • Migliorare le campagne di marketing e il tasso di conversione.

  • Creare prodotti migliori basandosi sull'effettivo comportamento degli utenti.

  • Creare esperienze di maggior impatto per i clienti.

Avresti voglia di capire qual è la soluzione che conviene di più al team? Fai un tour di 6 minuti dei prodotti Contentsquare per scoprire come possiamo trasformare i dati in insights da sfruttare per la crescita aziendale.

Domande frequenti su Contentsquare e Datadog