ContentsquareとDatadogの比較：チームにとって最適なのは？

Datadogは、技術的なパフォーマンスをモニタリングするための強力なツールですが、デジタル体験の最適化に必要なインサイトのごく一部しか提供しません。

そこでContentsquareの出番です。当社のオールインワン型エクスペリエンス・インテリジェンス・プラットフォームは、以下によってDatadogを補完します。

• 技術的な問題が収益に与える影響を定量化する

• 開発者だけでなく、すべてのチームが実用的なインサイトを利用できる

• 技術的なモニタリングが見逃すUXの問題を可視化する

• ユーザーの行動をビジネスの成果につなげる

そのため、多くの大手企業がDatadogとContentsquareを連携させ、測定可能な収益成長に直接つながるデジタル体験の包括的なビューを構築しています。

このガイドでは、DatadogとContentsquareの相違点と重複点を確認するとともに、両者を併用し、技術的モニタリングと収益向上を促進するインサイトを組み合わせることで、包括的なデジタル体験の最適化戦略を構築する方法を探ります。

重要なポイント

Datadogは、技術的な問題を特定するモニタリングプラットフォームです。一方、Contentsquareは、Digital Experience Monitoring（DEM）、DIgital Experience Analytics（DEA）、Product Analytics（PA）、Voice of Customer（VoC、顧客の声）といった機能を組み合わせ、チームがデジタルファネル全体を最適化して収益成長を促進できるよう支援します。

• Datadogのみを使用している場合、ユーザーの体験と行動を完全に把握することができません。

• Contentsquareを活用することで、技術的な問題と非技術的な問題の両方に対処し、デジタルファネル全体を改善できます。

• Contentsquareは、ウェブサイトやアプリでユーザーが遭遇する行動的および技術的な問題を、ユーザー体験やコンバージョン、収益への影響と結び付ける、ユーザー中心のフロントエンド分析を提供します。

• 大手企業の多くが、ビジネスへの影響に基づいて修正内容や優先順位を決定するために、ContentsquareとDatadogを併用しています。

• DatadogとContentsquareを連携させることで、Contentsquareでセッションリプレイを確認した後、Datadogに簡単に移動してバックエンドの問題を細かく調べることができ、その逆も可能です。

• Contentsquareは、開発チームだけでなく、組織のすべてのチームが使用できます。

• Contentsquareは、バグを修正するだけでなく、プロアクティブに収益を増やすことに重点を置いています。

• Contentsquareによって問題が収益に与える影響を定量化することで、修正事項の優先順位を決めやすくなります。

• この2つのツールを併用することで、技術的な問題のみに集中する場合と比べて、収益を大幅に向上させられる可能性があります。

ContentsquareとDatadogの主な違い

ほとんどのチームは、機能リストを比較することから始めますが、より賢明なアプローチは、まず収益を阻害している最大の要因を特定し、それを実際に解決できるツールを選ぶことです。

以下のContentsquareとDatadogの比較表では、ビジネスゴールの達成における両者の効果が評価されています。

ContentsquareとDatadogの両方が対応できる共通のユースケース

DatadogとContentsquareはどちらも、デジタル体験に影響を与える問題を特定して解決するのに役立つ強力な機能を提供しています。ただし、両者はそれぞれの強みを活かし、異なる角度からこの課題にアプローチしています。さらに、Datadogには深刻な限界があり、これを克服するためにはContentsquareが必要です。

ユースケース1：障害を可視化し、収益への影響に基づいて修正事項の優先順位を決定する

ページ読み込みの遅延やJavaScriptエラー、分かりにくいナビゲーション、イライラさせる決済フローなどの障害は、潜在顧客がサイトやアプリを放棄する原因となり、収益に直接影響します。

DatadogとContentsquareは、いずれも独自の方法でこうした障害を可視化して優先順位を付け、解決できるようにすることで、組織が収益を最大化し、顧客が体験するフリクションを最小限に抑えられるよう支援します。

しかし、Datadogは以下の一部の重要な領域で機能が不足しているため、Contentsquareを使用して、ユーザー体験におけるフラストレーションを解消できる必要があります。

🔍 エラー分析とスピード分析

Datadogはエラーとスピードの分析に優れたクラウド・モニタリング・プラットフォームですが、Contentsquareと重なる部分も多くあります。

いずれのプラットフォームでも以下が可能です。

• 幅広いエラータイプに対応するきめ細かなエラー追跡

• 包括的なリアルユーザー・モニタリング（RUM）とシンセティック・モニタリング

• ウェブサイトとモバイルアプリのモニタリング

• 重大な問題に対するカスタマイズ可能なリアルタイムアラート

• セッションリプレイでワークフローの欠陥を修正

Datadogは、包括的なインフラストラクチャやネットワークパフォーマンスのモニタリング、セキュリティ管理など、エラーとスピードの分析に関するその他の機能も多数備えています。

Datadogのエラー追跡機能

その一方で、Datadogの技術的な深さが、大きな足かせとなることも事実です。Datadogのツールは、主に開発者が使用することを想定して設計されているため、他部門のチームが実用的なインサイトを引き出し、ビジネスへの影響に基づいて修正事項の優先順位を決定するのが困難です。

そこで、チームの誰もが使用できる、独自のエラーとスピードのモニタリング機能を備えたContentsquareによって、Datadogの機能を補完できます。

Contentsquareでは、組織の誰もが以下の機能を利用できます。

• エラー分析によって、コンバージョンと収益に悪影響を及ぼすJavaScriptやAPIのエラー、およびカスタムエラーをプロアクティブに検出し、優先順位を決定

• スピード分析によって、プロアクティブに収益を保護

• 新しい機能やページを開始する前にテストすることで、顧客に影響を与える前にパフォーマンス上の問題を検出

• ライブサイトやアプリの速度が低下し始めると、即座にアラートを受信し、コンバージョンに悪影響が出る前に問題を修正

• AIが推奨するアクションを確認して速度低下の原因とその解決方法を正確に特定し、チームがトラブルシューティングに費やす貴重な時間を短縮

• セッションリプレイによって、 エラーや行動の影響をワンクリックで定量化し、あらゆる問題による収益の損失を即座に計算

さらに、Contentsquareによって、過去にさかのぼってテキスト検索を行い、技術ツールが見逃した隠れたエラーメッセージを見つけられます。例えば、事前設定やイベント追跡の必要なく、「問題が発生しました」「入力内容が正しくありません」といったエラーメッセージがユーザーに表示されたすべてのインスタンスを可視化できます。

Contentsquareによるエラーの可視化とモニタリング

📌 UXの最適化

ウェブサイトやアプリのすべての問題が技術的なエラーとは限りません。問題の検出をDatadogだけに頼っていると、ユーザー満足度やコンバージョン率に影響を与える深刻なUXの問題を見逃す可能性があります。

Datadogは、レイジクリックやデッドクリックのような限られたフラストレーションシグナルにしかフラグを立てることができません。一方、Contentsquareは、行動やナビゲーションに関連するフラストレーションも可視化できるため、Datadogの機能を超えているといえます。

Contentsquareでは、フラストレーションのスコアリングによって、サイトやアプリにおける深刻なUX問題を自動的に可視化し、影響度に基づいてランク付けできるだけでなく、データをセッションリプレイやジャーニーと結び付けることで、さらなるコンテキストが得られます。これにより、以下を見つけることができます。

• 離脱につながる分かりづらいナビゲーションパス

• フリクションや離脱を招いているフォームフィールド

• コンバージョン率を低下させる不明瞭なCTAやメッセージング

• ユーザーを惹きつけられないコンテンツ

• 主要なコンバージョン目標から逸脱しているデザイン要素

また、技術的なエラーと同様に、ContentsquareではUXの問題に関連する収益損失を推定できるため、どの修正を優先すべきかを常に把握することが可能です。

ContentsquareのAIによるフラストレーションのスコアリング

📊 インパクト定量化

Datadogは詳細なパフォーマンスモニタリングに秀でていますが、Contentsquareは、エラーやパフォーマンスの低下、UXの問題などの技術的指標をビジネス成果に結び付けることで、Datadogを凌駕しています。

Contentsquareが提供する、このインパクト定量化機能により、 特定の問題による収益損失を明確に把握し、以下を行うことができます。

• 実際のビジネスインパクトに基づいて修正事項の優先順位を決定

• 技術的改善に役立つ、より強力なビジネスケースの構築

• 最適化に関する取り組みのROIを追跡

• 共通のKPIの達成に向けて技術チームと事業チームをアライン

Datadogには、これらに相当する機能がないため、Datadogだけに頼っている場合、エンジニアリングチーム以外から修正作業に対する賛同を得たり、次に取り組むべきことを決定したりするのが難しくなります。

ユースケース2：コンテンツ体験とエンゲージメントを向上させる

Datadogにもデジタル体験に関連する機能がありますが、非常に限定的です。Datadogを使用してアプリケーションのフロントエンドのパフォーマンスをモニタリングし、ユーザーのエンゲージメントを測定することは可能ですが、エラーの修正以外の成長機会を見つけることは、ほとんどできません。

Datadogのエンゲージメントマトリックス

これに対してContentsquareは、あらゆる角度からコンテンツ体験とエンゲージメントを簡単に最適化できるようにデザインされています。

Contentsquareは、以下を備えたオールインワン・プラットフォームを提供します。

• Digital Experience Analytics（DXA）：エンゲージメントとコンバージョンを向上

• Digital Experience Monitoring（DEM）：フリクションを排除してパフォーマンスを最適化

• Voice of Customer（VoC、顧客の声）ツール：顧客にとって重要な改善点を発見

以下では、コンテンツの最適化に関する重要な領域において、ContentsquareがDatadogよりも優れている理由を解説します。

AIを活用したコンテンツの最適化

DatadogのAIツール（Bits AIなど）は、高度な訓練を受けた開発チームがインシデントに対応するのを支援するために設計されています。そのため、開発者以外にとっては、使用が困難です。

対照的にContentsquareでは、誰もがAI主導の分析機能を活用し、ユーザーとコンテンツのインタラクションをより包括的に把握できます。これにより、チームは以下を通じてデジタル体験全体を向上させられます。

• 大きな効果をもたらすコンテンツ最適化の機会を自動的に特定

• ユーザーのエンゲージメント向上に向けたプロアクティブなアドバイス

• コンバージョンと収益の面で、最も大きな価値を生み出すコンテンツ要素を把握

• コンテンツに問題がある可能性を示唆する、ユーザー行動における予期せぬパターンを可視化

• Chat with Senseとの自然な会話を通じて、分かりやすい言葉で分析的なインサイトを生成

これらのAI機能は、技術的な問題の解決にとどまらず、測定可能なビジネス成果につながる、コンテンツ体験のプロアクティブな改善に役立ちます。

独自の可視化機能でエンゲージメントを最適化

Datadogが提供するエンゲージメントの可視化機能は基本的なヒートマップに限られており、クリック行動しか表示されず、ユーザーの行動やコンテンツの効果に関する十分なインサイトが得られません。

一方、Contentsquareでは、はるかに洗練されたヒートマップを利用して、ユーザーがコンテンツにどのようにエンゲージし、それが今後の行動にどのように影響するかについて、深いインサイトを取得できます。

Contentsquareのヒートマップ

Contentsquareのヒートマップでは、以下のことが可能です。

• 成果を生み出す可能性が高いABテストの機会を特定 ーー どこをデザインし直し、どのように新しいユーザー体験を構築すべきかを判断できます。

• ライブヒートマップの閲覧 ーー Contentsquare CS LiveのChrome拡張機能を使用して、コンバージョン率や収益などの指標をオーバーレイ表示し、ページレベルのエンゲージメントとビジネス成果の関連性を確認できます。

• ヒートマップを横に並べて表示 ーー ABテストのバリアントや異なるトラフィックソースなどのセグメントを簡単に比較できます。

Contentsquareで解決でき、Datadogでは解決できないユースケース（そして両者を併用すべき理由）

Datadogは単独で、技術チームが技術的なエラーやスピードの問題をデバッグするのに役立つ、深いインサイトを提供できます。

しかし、Contentsquareと併用することで、両プラットフォームのメリットを組み合わせて顧客に愛される体験を構築し、はるかに大きな収益増加が期待できます。

ユースケース3：より優れたプロダクトを作り、ユーザーによる利用と成長を促進する

Datadogは技術的なパフォーマンスのモニタリングに効果的ですが、プロダクトの成長促進を目的として構築されていません。一方、Contentsquareは、ユーザーの行動を理解してユーザー体験を最適化し、プロダクトの利用を促すための強力なツールをプロダクトチームに提供します。

以下では、両プラットフォームを詳しく比較します。

ウェブ、アプリ、プロダクトの分析

Datadogのプロダクト分析機能は限られています。プロダクト分析ツールの代わりになるというよりも、エンジニアリング部門のリーダーやプロダクト責任者がアプリケーションのパフォーマンスデータやエラー率を追跡するためのツールといえます。

それに比べてContentsquareのProduct Analyticsは、ウェブやアプリ、プロダクトの完全な分析機能を提供し、組織のチーム全体がKPIを追跡し、ジャーニーのブロッカーを特定しながら、コンバージョンとリテンションを促進することで収益を増加できるよう支援します。

Contentsquareのプロダクト分析機能

ContentsquareのProduct Analyticsによって、以下が可能になります。

• 自動キャプチャーと堅牢なデータガバナンスにより、事前にイベントを計画することなく、過去にさかのぼってインサイトが得られます。

• さまざまなチームやユースケース向けに、複数のカスタマイズ可能な分析ダッシュボードを作成できます。例えば、マーケティング担当者はユーザー獲得の状況をモニタリングするダッシュボードを、プロダクトチームは機能の利用状況を追跡するダッシュボードを作成することが可能です。

• ウェブサイトやアプリ、オフラインのデータを1か所に集約し、多様なデバイスやタッチポイントにわたるジャーニーを把握できます。

• ウェブ分析、顧客生涯価値（LTV）分析、ユーザー分析、ページ比較などの直感的なツールを使用し、素早くインサイトを得て、変更による効果をモニタリングできます。

• Chat with Senseとチャットすることで、AIを使用してあらゆる分析チャートやインサイトを生成できます。

• わずか数クリックで、ヒートマップやファネルなど、Contentsquareの他のツールから分析データを取得して調査できます。

セッションとデバイスを横断するジャーニー分析

Datadogでは、サンキー図による限られたジャーニーの可視化しかできません（GA4で生成できるジャーニーのフローチャートと似ています）。しかし、こうした基本的な可視化機能では、フィルタリング機能が限られ、ユーザーが「どこから流入し、どこで離脱したのか」という経路が示されるだけで、行動に関する十分なコンテキストが提供されません。

ユーザー行動に関する、より深いインサイトを得るには、以下を可能にするContentsquareのジャーニー分析が必要です。

• サイトやアプリを通過するすべてのユーザーフローを、俯瞰的な視点で包括的に表示

• 色分けを使用して、さまざまなページタイプ（商品詳細ページやカテゴリーページなど）を分かりやすく表示

• ジャーニーのデータを横に並べて比較し、成功したパスと失敗したパスを分析

• それぞれのチームが自分たちにとって必要なレベルでジャーニーを確認（経営陣は主なサイトセクションを、コンテンツチームは詳細なページレベルのデータを分析できます）

• ループ行動のようなユーザー行動の予期せぬパターン を簡単に発見

Contentsquareでカスタマージャーニーを分析

Contentsquareが提供する、より充実したジャーニーの可視化機能によって、ユーザーがたどる経路だけでなく、なぜそのような経路をたどるのか、どのようにジャーニーを最適化することで、より大きな成果が得られるのかを理解できます。

データに裏打ちされたABテストで測定可能な成果を促進

DatadogはABテスト向けに構築されておらず、テストプラットフォームとネイティブに統合する機能を備えていません。

対照的にContentsquareは、主要なABテストプラットフォーム（OptimizelyやVWO、AB Tastyなど）と連携し、以下を可能にします。

• AIによる推奨アクションの提案を通じて、最も高い効果が期待できるテスト機会を特定

• テスト中にユーザー行動に関する指標を細かく追跡

• 各バリアントにおいて、行動が収益に与える影響を測定し、行動を成果に結び付ける

• 異なるセグメントが変更にどのように反応するかを分析

• 実際のユーザー行動パターンに基づき、テストの仮説を生成

Contentsquareを使用することで、単に複数のバリエーションをテストするだけでなく、測定可能なビジネス成果を促進することに焦点を当てた、よりデータドリブンなABテストのアプローチに移行できます。

📢 実際のケース

信頼できるAIコミュニケーションの大手プロバイダーであるRingCentralは、Contentsquareを使用して、ABテストと改善に最適な領域を特定しています。

あるテストでは、メインのリード獲得フォームのデザインを変更した結果、コンバージョン率がすぐに25%向上しました。

ユースケース4：マーケティングによるユーザー獲得を強化する

マーケティングによるユーザー獲得において、データはますます重要な役割を果たしています。Datadogは、直帰やカートの放棄につながる技術的な問題を発見し、トラブルシューティングするのに役立ちますが、それ以上のことはできません。

以下では、リードから顧客へのコンバージョンの推進に必要な、キャンペーンやコンテンツ、顧客体験に関する深いインサイトを、マーケティングチームがContentsquareを通じて取得できる方法を説明します。

マーケティングキャンペーンのパフォーマンス分析

Contentsquareを使用して以下を行うことで、マーケティングキャンペーンのパフォーマンスを向上できます。

• マーケティングキャンペーンのパフォーマンスを分析する

  • ContentsquareのProduct Analytics機能は、プロダクトチームだけのものではありません。この機能を使用してマーケティング関連のダッシュボードを作成し、キャンペーン別のトラフィックやコンバージョンの指標を含む、顧客獲得チャネルに関する詳細なインサイトを取得できます。

  • これにより、ウェブサイトやアプリに最も価値のあるトラフィックをもたらすキャンペーンを把握し、より賢明な投資が可能になります。

• 直帰率を低下させる

  • Contentsquareのヒートマップは、獲得したトラフィックがランディングページで直帰する理由と、直帰率を減らすために取るべき措置を理解するのに役立ちます。

  • 同様に、ジャーニー分析によって、ユーザーが離脱する場所を確認し、コンバージョンへのパスを最適化できます。

  • セッションリプレイでは、離脱につながるためらいやフラストレーションが発生する瞬間をピンポイントで特定できる、定性的なコンテキストが得られます。

ランディングページを最適化してコンバージョンを促進する

Datadogによって、JavaScriptエラーやその他の技術的なエラーを見つけることができるものの、それ以外には、コンバージョンの向上につながるランディングページの最適化にあまり役立ちません。

一方、Contentsquareは、ユーザーとランディングページのあらゆるインタラクションを分析し、データを実用的なインサイトに変換することで、以下を可能にします。

• ヒートマップを使用して、最も注目を集めている、または無視されているCTAを正確に把握

• AIによるフラストレーションのスコアリングを使用し、ランディングページで最も効果の大きい機会を自動的に可視化

• コンバージョンに至った訪問者と至らなかった訪問者の行動パターンを比較 —— ジャーニー分析を使用して、コンバージョンに成功したパスと失敗したパスを並べて比較

• さまざまなレイアウトやコンテンツのバリエーションをテストしてエンゲージメントを最大化 ーー ContentsquareをABテストのプラットフォームと連携させ、バリアントごとに詳細な行動指標を測定

• フォームの完了率を追跡 ーー フォーム分析によって、ユーザーがフォームの記入で苦労している箇所を正確に把握し、各離脱ポイントが収益に与える影響を定量化

• デザイン変更がコンバージョン指標に与える影響を測定 ーー インパクト定量化によって、変更前と変更後のパフォーマンスを比較し、変更がどれだけの収益を生み出したかを正確に把握

コンバージョンファネル分析

Datadogのファネル分析では、基本的なユーザーフローを確認し、セッションリプレイとの連携を通じて、さらに詳しい調査を行うことができますが、Contentsquareの高度なファネル分析機能は、こうしたインサイトを収益に変えられるようにすることで、Datadogの機能を超えるといえます。

ContentsquareのAI主導のファネルツールを使用して、以下を行うことができます。

• 隠れたフリクションポイントと機会を自動的に可視化して、コンバージョンのブロッカーを瞬時に発見

• ジャーニー分析によって、任意のファネルステップをクリックしてユーザー行動を分析し、細かいレベルで離脱に関する調査を実施

• ファネルを完了または放棄したユーザーのセグメントを作成してインサイトを得ることで、すぐに対処可能 ーー このセグメントのユーザーに的を絞ってパーソナライズされたメッセージを送るのに最適

• Chat with Senseに「決済時にユーザーが離脱する最大の原因は何か」というように自然に質問し、数秒で答えを取得

Contentsquareのファネル分析では、クリックして関連するセッションリプレイを確認できます。

ユースケース5：顧客フィードバックを収集・分析して顧客体験を向上させる

Datadogは技術的なモニタリングに優れていますが、顧客からのフィードバックを収集・分析する機能は提供していません。この機能の欠如は、顧客体験を本当に理解して改善する上で致命的です。

ContentsquareのVoCツールを利用することで、以下が可能になり、このギャップを埋められます。

• カートの放棄やページの繰り返し訪問など、ユーザーの行動に基づいてターゲット調査を適切なタイミングで自動的に表示し、フィードバックを収集

• セッションリプレイとの直接的なインテグレーションを通じて、フィードバックを残す前後のユーザーの行動を正確に確認し、フィードバックと行動を関連付ける

• AIを活用してセンチメントや回答を分析し、顧客の主要なペインポイントを可視化

• チーム全体でインサイトを共有し、顧客のニーズに基づいて改善事項の優先順位を決定

• ターゲットを絞ったフォローアップを実行できるよう、特定のフィードバックを残したユーザーのセグメントを作成し、即座に対応

Contentsquareでは、AIを活用して調査レポートとフィードバックのセンチメント分析を自動的に生成できます。

VoCデータをContentsquareの他の機能やDatadogのようなアプリケーション・モニタリング・ツールと組み合わせることで、以下のことが可能になります。

• 実際の顧客からのフィードバックに基づいて技術的な問題を検証

• 行動パターンの背後にある「理由」を理解

• 顧客が本当に望んでいることに基づいて、改善事項の優先順位を決定

• 変更がもたらす顧客満足度への影響を測定

顧客からのフィードバックに対する、このような包括的なアプローチにより、組織は単に技術的な問題を解決するだけでなく、本当の意味で顧客に共感し、長期的なロイヤリティの構築を促進する体験を創出できます。

ContentsquareとDatadogの比較：結論

ContentsquareとDatadogを比較する際、Datadogは技術的なモニタリングに優れているものの、それだけに頼っていると応急措置を行うのみで、積極的な成長の促進にはつながらない点に留意する必要があります。

まとめると、Datadogは以下に役立ちます。

• 技術的な問題の発見と解決

• アプリケーションパフォーマンスのモニタリング

• 開発者への問題の通知

しかし、このように消極的なアプローチでは、以下の重要な問いに対する回答を得ることはできません。

• 実際に最も大きな悪影響を収益にもたらしている問題は何か

• どのようなフラストレーションがユーザーの離脱を招いているか

• 成長を促進するために、どのように顧客体験を最適化できるか

• どのようなコンテンツや機能が実際にユーザーを惹きつけるか

ContentsquareとDatadogを併用することで、以下が可能になります。

• 技術的な修正を収益の向上につなげる

  • すべてのエラーとパフォーマンスの問題が収益に与える影響を正確に定量化

  • 技術的な重要度だけでなく、ビジネスへの影響に基づいて修正事項の優先順位を決定

  • 技術的改善に向け、より強力なビジネスケースを構築

• デジタル体験全体を最適化する

  • 技術的なモニタリングが見逃すUXの問題を可視化

  • ユーザーがどのようにコンテンツや機能とエンゲージしているかを把握

  • 詳細な行動データによる改善点のテストと検証

  • 各最適化の施策が収益に与える影響を追跡

• チーム全体でプロアクティブに成長を推進する

  • 開発者だけでなく、すべての人に必要なインサイトを提供

  • マーケティングキャンペーンとコンバージョン率を向上

  • 実際のユーザー行動に基づいて、より良いプロダクトを作成

  • 顧客の心に響く体験を構築

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ContentsquareとDatadogの比較に関するよくある質問