5 alternative a Datadog per i team che non cercano solo metriche di backend

Se hai aperto questa pagina, stai probabilmente cercando un'alternativa a Datadog. Forse per i prezzi, forse perché la piattaforma è troppo complessa o forse semplicemente perché è arrivato il momento di cercare uno strumento che non si limiti a inviare notifiche di sistema, ma ti faccia capire qual è l'impatto dei problemi tecnici sugli utenti e sui risultati aziendali.

Questo articolo passa in rassegna e mette a confronto cinque tra le più efficaci piattaforme di monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni (Application Performance Monitoring, APM) concepite per rilevare, monitorare e risolvere i problemi di performance.

La maggior parte di queste piattaforme si soffermano, però, solo sulla diagnosi del problema. Ti dicono cosa si è rotto, ma non in che modo questo ha un impatto sull'user journey e quanto ti costa in termini di fatturato.

È qui che entra in gioco Contentsquare.

Contentsquare non vuole sostituire di sana pianta Datadog (o le piattaforme alternative). Quello che invece fa, è completarle trovando la correlazione tra i problemi di backend e il comportamento degli utenti reali, l'attrito e l'impatto aziendale, in modo da stabilire la priorità sugli interventi da apportare a tutela delle conversioni e del fatturato.

Continua a leggere se vuoi scoprire:

• Le pecche di Datadog.

• Cinque efficaci alternative a Datadog da considerare.

• Perché vale la pena di combinare l'osservazione diretta con le experience analytics per sapere cosa va risolto prima.

Punti di forza

• Datadog è ideale per il monitoraggio del backend, ma la piattaforma è concepita per i team tecnici e di DevOps. Non riesce a trovare la correlazione tra i problemi tecnici e i fattori di frustrazione per gli utenti, né a quantificare l'impatto degli errori sul fatturato, eseguire analisi a lungo termine dei dati o garantire un'esperienza scalabile e in autonomia per i team interfunzionali.

• Le piattaforme APM alternative, come Dynatrace, New Relic e Splunk, offrono robuste funzionalità di monitoraggio del sistema e di risoluzione dei problemi. Tuttavia, mancano comunque gli insights comportamentali, l'analisi del mobile journey e l'accessibilità da parte di tutti i team che ne hanno bisogno per comprendere a fondo la digital experience e migliorarla di conseguenza.

• Contentsquare offre potenti funzionalità di Digital Experience Monitoring (DEM), ad esempio il real user monitoring, il rilevamento degli errori, i replay delle sessioni e il monitoraggio AI delle frustrazioni. Ma, cosa fondamentale, è anche disponibile un'integrazione con Datadog (e con le sue alternative) per trovare la correlazione tra gli errori nel backend e l'attrito per gli utenti, dare priorità alle correzioni da apportare basandosi sul loro impatto per l'azienda e consentire a tutti i team di prendere decisioni in modo più rapido e intelligente.

I limiti di Datadog: perché dare un'occhiata alla concorrenza.

Per quanto riguarda la parte tecnica, Datadog ha colto nel segno su tanti aspetti. I team a cui non basta conoscere solo i tempi di utilizzo, ma a cui stanno a cuore gli utenti, il fatturato e l'intera digital experience, potrebbero trovare interessante sapere quali sono le principali lacune della piattaforma.

1. Avvisi tecnici senza il contesto completo dell'esperienza

Datadog ti dice che qualcosa si è rotto e dove trovare il problema. Ti offre anche limitate funzionalità per i replay di sessione e la visualizzazione dell'user journey, ma manca di insights comportamentali completi, ad esempio i segnali di frustrazione, i pattern di esitazione e il tasso di abbandono degli utenti.

Non disporre di dati chiari sull'esperienza, risulta in una visibilità limitata dei segnali comportamentali come la frustrazione o l'esitazione e nell'assenza di una funzionalità integrata in grado di quantificare l'impatto che i problemi di backend possono avere su conversioni, fedeltà e long-term customer value.

2. Costi, complessità di configurazione e limiti nella data retention

Il modello di pricing di Datadog prevede una tariffa separata per ogni prodotto e ogni funzionalità, che può risultare in costi imprevisti in caso di aumento dell'utilizzo. L'implementazione iniziale e la personalizzazione della dashboard richiedono spesso una configurazione complessa e avanzate conoscenze tecniche. La conservazione dei dati è limitata a periodi brevi (gli errori di APM, ad esempio, rimangono in memoria solo per 15 giorni), rendendo più difficile l'analisi a lungo termine e il rispetto della conformità senza dover pagare un extra.

3. Concepita per i team di DevOps, non per quelli interfunzionali

La piattaforma di Datadog è stata concepita per i team tecnici e di SRE e funziona alla grande per il monitoraggio interno del sistema, risultando però meno utile per i product manager, gli UX designer e i marketer che hanno bisogno di trovare in autonomia risposte rapide sulla customer experience.

Se sono solo i team tecnici a occuparsi del rilevamento degli errori, sono due le conseguenze:

👉 1. I team non tecnici devono aspettare l'intervento del team tecnico.

👉 2. I problemi che i team potrebbero risolvere autonomamente (ad esempio gli elementi dell'UI che non funzionano o page flow non intuitivi) restano senza soluzione.

Un gran numero di team non hanno visibilità, i problemi di piccole dimensioni passano inosservati, quelli più gravi richiedono tempo per essere risolti e i team perdono tempo a rincorrere alla cieca qualcosa che non vedono.

4. Priorità tecniche, dimenticandosi dell'azienda

Datadog ti segnala cosa non funziona basandosi sulle performance del sistema o sulla gravità per la sicurezza, ma non considera il rischio per il fatturato, i fattori di frustrazione per gli utenti e le potenzialità di abbandono.

Senza una valutazione che tenga conto delle esigenze aziendali, i team si ritrovano a risolvere i problemi più eclatanti, ma non quelli che possono avere un vero impatto sulla crescita.

Le cinque migliori alternative a Datadog per monitorare e risolvere le cose importanti

La maggior parte degli strumenti elencati di seguito fanno concorrenza diretta a Datadog: monitorano i sistemi e le performance e inviano notifiche quando c'è qualcosa che non funziona.

Contentsquare è, secondo noi la scelta migliore, (sì, stiamo parlando proprio di noi 👋 ). Invece di soppiantare completamente Datadog, usa la piattaforma come base. Troviamo la correlazione tra gli errori tecnici e il comportamento reale degli utenti, le interruzioni negli user journey e il fatturato perso, in modo da dare priorità alle correzioni che possono avere un maggior impatto sull'azienda.

Perché sappiamo che se individuare gli errori è fondamentale, dare priorità alla risoluzione di quelli che impattano i clienti è la chiave per stimolare la crescita.

1. Contentsquare

Che cos'è

Contentsquare è una piattaforma multifunzione di Experience Intelligence che unisce il monitoraggio della digital experience (DEM), le behavioral analytics e la quantificazione dell'impatto sul fatturato.

A chi conviene

AI team di prodotto, UX, marketing, tecnici e digitali che non solo hanno bisogno di capire cosa si è rotto, ma anche qual è l'impatto di tale problema sugli utenti reali, gli user journey e le conversioni, senza doversi occupare per ore e ore di tagging e analisi manuali.

Grazie a Error Analysis di Contentsquare puoi monitorare i trend negli errori ed esaminare le riproduzioni correlate al problema, quantificarne l'impatto e guardare con i propri occhi i customer journey degli utenti impattati.

A che serve

• Combinare le Experience Analytics (Zone-Based Heatmaps, Journey Analysis ) con le Product Analytics e la Voice of Customer per fornire una visione d'insieme del comportamento degli utenti, dell'attrito nell'user journey e delle performance dell'user experience sia su web che su app.

• Offrire un Digital Experience Monitoring (DEM) a ogni livello, combinando technical Error e Speed Analysis (errori di JavaScript, problemi di API, tempi di caricamento lenti) con Frustration Score (rage click, esitazione) e Session Replay per individuare e risolvere rapidamente i problemi.

• Impact Quantification per valutare l'impatto di ogni problema e di ogni comportamento sul fatturato e sulle conversioni.

• Include le mobile app analytics per acquisire i tap, la profondità di scorrimento, le esitazioni e i problemi tecnici su iOS e Android, in modo da migliorare le performance e aumentare le conversioni sull'intero mobile journey.

• Consente a ogni team di agire consultando dashboard di facile interpretazione, notifiche intelligenti e una prioritizzazione che si avvale dei suggerimenti dell'AI.

• Integra le notifiche di errore e di attrito in tempo reale con Slack, Teams e Jira.

• Esegue un'integrazione senza ostacoli con Datadog, New Relic, Splunk e altre piattaforme, per ampliare il tech stack per l'APM.

Frustration Score di Contentsquare evidenzia i punti in cui gli utenti hanno incontrato maggiori difficoltà, così da risolvere rapidamente gli aspetti più importanti.

Perché è più efficace di Datadog

Se Datadog individua cosa non sta funzionando, Contentsquare ti mostra come e perché il problema sta avendo un impatto sull'azienda in termini di mancate conversioni, perdita di fatturato e aumento della frustrazione degli utenti.

Invece d'individuare le priorità tirando a indovinare, i team possono basarsi sull'impatto per l'attività, in modo da reagire più rapidamente, a prescindere dal ruolo in azienda.

Contentsquare si integra con il tuo tech stack di APM, in modo da portare la chiarezza dell'esperienza nei workflow esistenti e consentire ai team tecnici, di prodotto e digitali di agire più rapidamente con a disposizione tutto il contesto necessario e priorità ben chiare.

Continua a leggere se hai voglia di capire come funziona nella pratica.

2. Dynatrace

Che cos'è

Dynatrace è una piattaforma di monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni (APM) che sfrutta l'intelligenza artificiale per individuare e diagnosticare i problemi tecnici complessi su app, infrastrutture e ambienti cloud, per poi automatizzare la risoluzione.

A chi conviene

Ai team informatici, di DevOps e di SRE delle grandi aziende che hanno bisogno di ampia visibilità tecnica su ambienti multi-cloud, con un grande livello di automazione e il supporto dell'AI per la risoluzione di problemi complessi.

A che serve

• Monitorare e tracciare le performance delle applicazioni sui sistemi distribuiti.

• Individuare anomalie e automatizzare l'analisi delle cause scatenanti grazie a Davis AI.

• Monitorare lo status dell'infrastruttura, l'attività di rete e le metriche sulle performance delle sessioni.

• Evidenziare errori tecnici di backend come l'aumento dei tempi di caricamento, gli errori di API e le interruzioni del servizio.

Perché non è abbastanza

Proprio come Datadog, Dynatrace è eccellente per quanto riguarda il monitoraggio a livello di sistema. Se usata da sola, la piattaforma presenta una lacuna critica: non è in grado di individuare la correlazione tra i problemi tecnici, l'esperienza degli utenti reali e i risultati aziendali.

Dynatrace riesce a mostrarti se una transazione è lenta o un'API non funziona correttamente, ma non può cogliere se l'errore è da considerare un fattore di frustrazione per gli utenti, se ha spinto gli utenti ad abbandonare un acquisto o se ha portato a una perdita di fatturato.

3. New Relic

Che cos'è

New Relic è una piattaforma multifunzione di observability che combina l'APM, il monitoraggio dell'infrastruttura, il real user monitoring (RUM), i log e gli insights dell'AI in un'unica piattaforma.

A chi conviene

Ai team informatici, di DevOps e di SRE che desiderano una soluzione flessibile che si integri facilmente negli ambienti cloud e negli strumenti per sviluppatori.

A che serve

• Monitorare applicazioni, infrastrutture, network e sessioni degli utenti con una telemetria unificata.

• Dispone di APM, monitoraggio del browser, mobile RUM, session replay, riepiloghi e analisi AI delle root cause.

• Consolidare log, eventi, metriche e altri segnali in un'unica dashboard per una più rapida risoluzione dei problemi.

• Si integra con oltre 780 piattaforme, fornitori di cloud e strumenti open-source, compresa la piattaforma di Contentsquare.

Perché non è abbastanza

New Relic offre visibilità dal punto di vista tecnico e permette di conoscere alla perfezione la salute del sistema e le performance delle sessioni degli utenti. Come altri APM, però, la piattaforma è pensata soprattutto per i team tecnici ed è di difficile utilizzo per gli altri team digitali che vorrebbero accedere ai dati e intervenire sulla base di questi ultimi. Senza una visibilità più ampia, i team si trovano spesso nella situazione di aver perso un'opportunità per migliorare l'user experience o di avere un impatto positivo sull'attività aziendale.

Queste limitazioni possono essere ovviate integrando New Relic con Contentsquare, come ci ha dimostrato uno dei nostri clienti.

🎥 Guarda la piattaforma in azione: in occasione di un massiccio revamp della loro piattaforma, il brand britannico DFS, leader nella produzione e vendita di divani, ha combinato Experience Monitoring di Contentsquare con New Relic per stabilire più efficacemente le priorità, basandosi sull'impatto per i clienti e i rischi in termini di conversioni.

Grazie alla rapida identificazione, immediatamente dopo il lancio, di un errore critico nell'API in fase di pagamento, il team è riuscito ad aumentare il tempo medio di risoluzione senza intaccare il customer journey, contribuendo a una riduzione del -20% del tempo di caricamento e una riduzione del 9% della frequenza di rimbalzo.

4. Splunk AppDynamics

Che cos'è

AppDynamics fa oggi parte di Splunk, una piattaforma di observability che combina la gestione delle prestazioni delle applicazioni (APM), il monitoraggio dell'infrastruttura, il real user monitoring (RUM), i log e il tracciamento delle transazioni commerciali su un'unica piattaforma.

A chi conviene

I team informatici, di DevOps e di SRE delle aziende che necessitano di un'ampia visibilità degli aspetti tecnici in ambienti cloud e ibridi, in particolare quelli che hanno fatto un investimento nell'ecosistema di Splunk.

A che serve

• Monitorare lo status di applicazioni, server, database e network in tutti gli ambienti.

• Monitorare le transazioni di backend attivate dalle azioni degli utenti, come i flussi di pagamento o le richieste di accesso.

• Sfruttare l'analisi delle root cause con l'assistenza dell'AI per trovare più rapidamente una risoluzione ai problemi tecnici.

• Trovare la correlazione tra le performance del sistema e lo status dei servizi aziendali per supportare la risposta agli incidenti.

Perché non è abbastanza

Splunk AppDynamics offre una solida prospettiva tecnica sulle performance di sistemi e servizi. È capace di monitorare eventuali rallentamenti o problemi nelle transazioni di backend, ma non può mostrarti l'impatto reale sugli utenti o sul fatturato.

Non riesce a valutare se i problemi di performance sono da considerare fattori di frustrazione, se spingono all'abbandono o se incidono sulle conversioni. Senza approfondite experience analytics, i team rischiano di risolvere i problemi tecnici senza capire quali sono quelli che hanno un impatto negativo su crescita, engagement ed entrate.

5. Noibu

Che cos'è

Noibu è una piattaforma di monitoraggio dell'esperienza digitale (DEM) entry level, che si concentra sul rilevamento, l'analisi e la risoluzione degli errori critici dei siti di e-commerce con un impatto sulle conversioni e sul fatturato.

A chi conviene

Può essere usata solo dai siti di e-commerce, perché per calcolare l'impatto sul fatturato, bisogna avere a disposizione la media del valore degli ordini.

A che serve

• Monitorare costantemente i siti di e-commerce per verificare i tempi di caricamento, gli errori di JavaScript e di API e i problemi in fase di pagamento.

• Rilevare gli errori critici in base all'impatto sull'azienda e la gravità del problema.

• Guardare riproduzioni complete delle sessioni per indagare rapidamente sui problemi.

• Stabilire la priorità per le correzioni basandosi sui suggerimenti dell'intelligenza artificiale e sulle notifiche in tempo reale.

• Si integra con le principali piattaforme di e-commerce, tra cui Shopify, Magento, Salesforce Commerce Cloud e altre ancora.

Perché non è abbastanza

Noibu è in grado di rilevare gli errori con un impatto negativo sul fatturato solo per i siti di e-commerce che superano la soglia del 10% sull'intero sito o del 5% nella fase di aggiunta al carrello o di pagamento. Tuttavia, si concentra sulla risoluzione dei problemi tecnici, non sulle analytics di user experience.

L'elenco delle priorità viene allora falsato da misurazioni imprecise e dall'assenza di contesto nei core web vital. Invece di basarsi sull'impatto reale, si appoggia a un benchmark basato su 35 milioni di pagine viste da persone che sono già clienti di Noibu. Niente di specifico per il settore, niente di specifico per il brand. Per di più, non tiene conto di tutta la gamma di segnali degli utenti, ad esempio la frustrazione, l'esitazione o i problemi autosegnalati. A mancare sono anche gli strumenti come le heatmap e l'analisi del percorso che servono a visualizzare come i problemi ostacolano l'user experience e come risolverli.

Come già detto in precedenza, Noibu è concepita specificamente per l'e-commerce ed è quindi praticamente inutile per i team che lavorano in altri settori o nel caso in cui i valori del traffico sono troppo elevati per raggiungere il 10% di impatto sulle conversioni con un solo errore (fonte).

Contentsquare complementa al meglio qualsiasi alternativa a Datadog

Datadog, Dynatrace, New Relic e altri tool del genere sono stati concepiti per monitorare lo status dei sistemi tecnici. Ti inviano notifiche quando qualcosa si è rotto: API non funzionanti, rallentamenti su una pagina o un aumento del tasso di errore.

Una volta che è scattato l'allarme, emergono ancora più domande:

• Qual è l'impatto sugli utenti reali?

• Dove si è dimostrato un fattore di frustrazione o la causa di abbandoni?

• Quanto è costato in termini di fatturato o di engagement?

È proprio questa la differenza tra observability e monitoraggio della digital experience, ed è esattamente qui che Contentsquare entra in gioco.

Ecco cosa puoi fare combinando Contentsquare con qualsiasi alternativa a Datadog.

1. Affrontare allo stesso tempo i problemi tecnici e i fattori di frustrazione per gli utenti

Datadog (o qualsiasi altro APM) ti notifica in caso di eventuali problemi nel backend, ad esempio rallentamenti nelle API o interruzioni del server.

Ma sono solo i problemi tecnici a spingere gli utenti ad abbandonare un sito. È più probabile che ci siano altri fattori di attrito che rimangono invisibili (tempi di caricamento lenti, elementi non funzionanti, rage click e layout di difficile navigazione) e costringono i clienti a lasciare la pagina senza fare acquisti.

Contentsquare è la soluzione all'assenza di contesto.

• Frustration Score rileva i segnali comportamentali, ad esempio i rage click, le interazioni ripetute, i momenti di esitazione e i dead click, per consentirti di guardare con i tuoi occhi a che punto gli utenti si bloccano o quando mostrano segnali di frustrazione.

• Error Analysis monitora i problemi di frontend, tra cui gli errori di JavaScript, i clic senza esito positivo, i problemi alle API e i rallentamenti del network, trovando la correlazione tra questi e le sessioni impattate, in modo da facilitare la ricerca delle cause.

• Speed Analysis individua gli elementi che mostrano rallentamenti nel caricamento e ne quantifica l'impatto sulle conversioni o un eventuale aumento della frequenza di rimbalzo.

Con Speed Analysis è possibile individuare gli elementi che si caricano lentamente e trovare soluzioni concrete.

• Session Replay ti mostra esattamente cosa gli utenti hanno visto e fatto prima, durante e dopo un problema, per offrirti tutto il contesto necessario per una più rapida risoluzione dei problemi tecnici, confermare la presenza di errori e capire qual è l'impatto di tali problemi sull'user experience.

Con Session Replay puoi vedere con i tuoi occhi l'impatto di qualsiasi errore sull'user experience e sul comportamento degli utenti.

2. Dare priorità alle correzioni con un maggiore impatto aziendale e non quelle con i problemi tecnici più gravi

La maggior parte degli APM classifica i problemi in funzione delle metriche di sistema: il carico sulla CPU, la frequenza degli errori, i picchi di latenza. Il modulo Impact Quantification di Contentsquare classifica i problemi in base agli elementi di maggior interesse per la tua azienda: conversioni mancate, fatturato perso e abbandono degli utenti, così puoi concentrarti sulle soluzioni più efficaci.

Con Impact Quantification puoi scoprire quanto ogni problema costa all'azienda e stabilire le priorità a seconda di quanto rilevato.

3. Esaminare più rapidamente gli incidenti sulla base del contesto reale del cliente

Trovare un errore non è che l'inizio. Session Replay e Journey Analysis ti permettono di esaminare direttamente le sessioni in cui si è verificato l'errore, di osservare con i tuoi occhi quello che i clienti hanno visto e capire esattamente in che modo questo ha influenzato il customer journey.

Se fai ricerche esaminando i reclami di Voice of Customer o nei ticket ricevuti dal contact center, puoi usare il flusso di eventi di Session Replay per individuare gli errori tecnici e i pattern degli utenti. Bastano pochi clic per capire quanti sono gli altri utenti che hanno incontrato lo stesso problema, non solo per confermarne l'impatto, ma anche per stabilire le priorità basandosi sulle informazioni ottenute.

Journey Analysis mostra come un errore API spinga gli utenti ad abbandonare il sito.

4. Offrire a chiunque gli strumenti per reagire, senza dover aspettare il team tecnico

Le dashboard di APM sono concepite per i team di DevOps e di SRE, limitando così il loro possibile impatto a livello aziendale.

Le dashboard visive di Contentsquare, le notifiche AI e gli insights automatizzati consentono ai team di prodotto, di UX, di marketing e del servizio clienti di accedere comodamente agli insights e di reagire senza aver bisogno di particolari conoscenze tecniche.

🎥 Guarda la piattaforma in azione:nib, brand australiano leader nel settore assicurativo, usa Contentsquare per permettere ai diversi team di accedere a dettagliati insights sulla digital experience, senza dover richiedere il supporto del team tecnico.

Il team informatico, quello di Digital Growth e Performance, di UX, di DevOps, di content e di marketing usano Contentsquare per individuare gli errori nel frontend, monitorare i customer journey dalla landing page ai blog ed esaminare il comportamento degli utenti con ogni singolo elemento della pagina.

Clare Powell, Senior Manager del team di Digital Growth e Performance presso nib ammette che "sarebbe difficile tornare indietro ora, dopo aver usato Contentsquare!"

Combinando il monitoraggio del backend con le experience analytics, Contentsquare permette ai team di muoversi più agilmente, stabilire le priorità in maniera più intelligente e risolvere i problemi che hanno un impatto serio sugli utenti e sull'azienda.

Contentsquare e Datadog in breve: perché usare entrambi

Come già detto in precedenza, Datadog e Contentsquare si occupano di aspetti diversi dello stesso problema.

Datadog monitora i sistemi e l'infrastruttura, inviando notifiche in caso di riduzione delle performance.

Contentsquare monitora l'user experience, esaminando in che modo i problemi tecnici diventano fattori di frustrazione per gli utenti, qual è il loro effetto sugli user journey e in che modo influiscono sul fatturato.

Se usati insieme (grazie alla nostra integrazione) consentono di trovare la correlazione tra lo stato di salute del sistema e i risultati aziendali, così da definire le priorità in modo più intelligente, intervenire più rapidamente e garantire migliori user experience.

Facciamo ora un confronto tra gli obiettivi in comune tra le due piattaforme:

Se unisci il rilevamento tecnico di Datadog con gli insights di Contentsquare sull'user experience, invece di concentrarti solo sull'identificazione dei problemi, puoi capire qual è il loro impatto reale per risolvere prima gli aspetti più importanti.

Ecco come funziona in pratica:

• Datadog invia una notifica su un rallentamento nel backend ➡️ Journey Analysis di Contentsquare evidenzia i punti in cui gli utenti hanno abbandonato la pagina e qual è stato l'impatto sulle conversioni.

• Datadog individua un errore in una chiamata API ➡️ Impact Quantification di Contentsquare mette in evidenza il numero di utenti che hanno riscontrato il problema e l'entità della conseguente perdita di fatturato.

• Datadog rileva un'interruzione ➡️ Contentsquare mostra le sessioni con segnali di frustrazione, rage click e abbandono del carrello a seguito dell'incidente.

Analizza gli errori con Contentsquare per valutarne l'impatto, esaminare il modo in cui impattano gli utenti e definire le priorità sulle correzioni da apportare.

Consiglio dell'esperto💡 È possibile integrare Contentsquare con Datadog e con tutte le principali piattaforme di observability, come New Relic, Splunk e Dynatrace. Questo permette di andare più in dettaglio e di ottenere insights concreti per capire la digital experience a prescindere dalla soluzione APM già in uso.

Per concludere: vale la pena di unire APM ed experience analytics

Hai cominciato a leggere questa pagina perché eri alla ricerca di un'alternativa a Datadog, ma se decidi di sostituire la piattaforma con un tool simile, il problema è risolto solo in parte.

Sostituire uno strumento di APM con un altro non risolverà la mancanza d'informazioni a proposito dell'esperienza. I tool come Datadog, Dynatrace e New Relic sono stati concepiti per monitorare le performance tecniche. Usati isolatamente non posso rispondere alle domande sull'impatto che i problemi rilevati hanno su utenti e fatturato.

Contentsquare risolve questa lacuna. Si affianca all'APM esistente per mostrare a che punto gli utenti mostrano segnali di frustrazione, cosa ne causa l'abbandono e quali soluzioni possono contribuire a evitare un impatto su fatturato e fidelizzazione.

Per i team che hanno a cuore la crescita, la customer experience e prendere decisioni più rapidamente e con più consapevolezza, Contentsquare non è un accessorio da avere tanto per avere. Rappresenta, invece, l'aspetto strategico che manca al tuo tech stack di APM.

Non devi crederci sulla parola: secondo uno studio di Forrester, le aziende che usano Contentsquare ottengono un ROI del 602% e recuperano 3,2 milioni di dollari di fatturato riducendo notevolmente l'attrito nel digital journey.

Domande frequenti sulle alternative a Datadog

Net Promoter®, NPS®, NPS Prism®, NPS e le emoticon relative all'NPS sono marchi registrati di Bain & Company, Inc., NICE Systems, Inc. e Fred Reichheld. Net Promoter ScoreSM and Net Promoter SystemSM sono marchi registrati di Bain & Company, Inc., NICE Systems, Inc., and Fred Reichheld.