バックエンド指標だけでは足りないチームに最適なDatadogの代替ツール5選

Datadogに代わるツールを検討中ですか？Datadogのコストや複雑さが原因の場合もあれば、単なるシステムアラートでは満足できず、技術的な問題が実際のユーザー行動やビジネス成果に与える影響を理解したいという理由の場合もあるでしょう。

この記事では、パフォーマンスの問題を検出、追跡、トラブルシューティングする、5つの強力なアプリケーション・パフォーマンス・モニタリング（APM）プラットフォームを紹介し、比較します。

しかし、これらのプラットフォームのほとんどは、システムの健全性の診断にとどまっています。そのため、不具合が発生している要素を特定できても、それによってどのようにユーザーが不満を感じ、どこでジャーニーが中断されたか、収益にどのような影響が生じたかを把握することはできません。

そこでContentsquareの出番です。

Contentsquareは、Datadogやその代替ツールを完全に置き換えるものではありません。むしろ、コンバージョンと収益を守るために必要な修正を優先できるよう、バックエンドの問題を実際のユーザー行動、フリクション、ビジネスインパクトに結びつけ、これらのツール を補完します。

この記事では、以下のポイントに焦点を当てます。

• Datadogの問題点

• 検討すべきDatadogの強力な競合ツール5選

• 見える化とデジタル体験分析を組み合わせることで、深刻な問題をよりスマートに解決できる理由

重要なポイント

• Datadogはバックエンドのモニタリングに秀でていますが、エンジニアやDevOpsチーム向けに構築されています。また、技術的な問題をユーザーのフラストレーションに結び付けたり、エラーによる収益への影響を定量化したりすることはできません。さらに、長期的なデータ分析が不可能な上、組織のチームが部門を超えて利用できる、拡張可能なセルフサービス体験を提供しません。

• Dynatrace、New Relic、Splunkのような代替APMプラットフォームは、強力なシステムモニタリングとトラブルシューティング機能を備えています。しかし、デジタル体験を完全に理解し、改善するために必要なユーザー行動に関するインサイトやモバイルジャーニーの分析、チーム横断的なアクセシビリティに欠けています。

• Contentsquareは、リアルユーザー・モニタリング、エラー検出、セッションリプレイ、AIによるフラストレーション追跡などの強力なデジタル体験モニタリング（DEM）機能を提供します。さらに重要なポイントは、ContentsquareをDatadog（およびその代替ツール）と連携させることで、バックエンドのエラーとユーザーのフリクションを結び付け、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め、チーム全体でより迅速かつスマートな意思決定が可能になることです。

Datadogの限界：競合ツールを検討する理由

Datadogによって、技術的な問題の多くを正確に把握できます。しかし、稼働時間だけでなく、ユーザーや収益を含むデジタル体験全体を重視する場合、Datadogの欠点を認識しておく必要があります。

1. デジタル体験の完全なコンテキストを伴わない技術的シグナル

Datadogによって、いつ、どこで、何に問題が発生したかを把握できます。また、限定的ながらも、セッションリプレイやユーザージャーニーを確認できます。しかし、フラストレーションを示すシグナルや、ためらいパターン、ユーザーの離脱などを含む、行動に関する包括的なインサイトが得られません。

明確なデジタル体験データが提供されない場合、フラストレーションやためらいなどの行動シグナルをキャッチすることはほぼ不可能であり、単独ではバックエンドの問題がコンバージョンやロイヤルティ、長期的な顧客価値に与える影響を定量化する術がありません。

2. コスト、セットアップの複雑さ、データ保持の制限

Datadogの価格モデルは、プロダクトや機能ごとに個別に課金されるため、使用規模が拡大すると予想外のコストが発生する可能性があります。また、初期セットアップやダッシュボードのカスタマイズに、設定などに関する高度な技術的知識が必要となることが多々あります。さらに、標準的なデータ保持は短期間に制限されているため（例えば、APMで検出されたエラーのデータは15日間しか保存されません）、追加料金を支払わない限り、長期的な分析とコンプライアンスの確保は困難です。

3. 部門横断型のチームではなく、DevOpsチーム向けに構築

DatadogはエンジニアやSRE（サイト信頼性エンジニアリング）担当者向けに構築されています。システムレベルのモニタリングには最適ですが、顧客体験に関する答えを迅速にセルフサービスで得られる必要があるプロダクトマネージャー、UXデザイナー、マーケティング担当者にとっては最適なツールといえません。

エラー検出が技術チームだけに委ねられている場合、以下の2つの問題が生じます。

👉 1. 非技術系チームはサポート待ちで身動きがとれない

👉 2. 修正できるはずの問題（壊れたUI要素や分かりにくいページフローなど）が未解決のままになる

可視性が共有されない場合、小さな問題が見過ごされ、大きな問題の解決に時間がかかり、チームは見えないものを追うことに時間を無駄にします。

4. ビジネス主導ではなく、技術主導の優先順位付け

Datadogは、収益リスクやユーザーの不満、離脱の可能性ではなく、システムパフォーマンスやセキュリティ上の深刻度に基づいて問題にフラグを立てます。

明確なビジネスインパクトのスコアリングを利用できない場合、成長にとって重要なことよりも、アラートで通知される問題を修正しがちになります。

重要な指標をモニタリングして修正するのに役立つDatadogの代替ツール5選

以下のツールのほとんどが、システムのモニタリング、パフォーマンスの追跡、不具合を警告するアラートを提供し、Datadogと競合しています。

一番お薦めのContentsquare（私たちのプラットフォームです👋）は、Datadogを置き換えるのではなく、Datadogを利用することができます。技術的なエラーを実際のユーザー行動や中断されたジャーニー、収益の損失と結び付けることで、ビジネスへの影響が最も大きい修正を優先することが可能になります。

エラーを発見することは重要ですが、顧客離れにつながるエラーの修正を優先させることこそが、ビジネスの成長を促進します。

1. Contentsquare

特徴

Contentsquareは、デジタル体験モニタリング（DEM）、行動分析、収益インパクトの定量化を組み合わせたオールインワンのエクスペリエンス・インテリジェンス・プラットフォームです。

最適な対象者

手間のかかるタグ付けや手動による分析なしで、何が壊れたかだけでなく、それによってユーザーやジャーニー、コンバージョンが実際にどのような影響を受けたかを把握できる必要がある、プロダクト、UX、マーケティング、エンジニアリング、デジタル部門のチームに最適です。

Contentsquareのエラー分析によって、エラーのトレンド追跡、関連するセッションリプレイの調査、影響の定量化、影響を受けたカスタマージャーニーの確認が可能です。

主な機能

• Experience Analytics（ゾーンベースのヒートマップ、ジャーニー分析）と、Product Analytics、Voice of Customer（VoC、顧客の声）を組み合わせることで、ウェブとアプリ全体にわたってユーザーの行動やジャーニーのフリクション、デジタル体験のパフォーマンスを完全に把握

• 包括的なDigital Experience Monitoring（DEM）ツールでは、技術的なエラーの分析とスピード分析（JavaScriptエラー、API障害、読み込みの遅延など）をフラストレーションスコア（レイジクリックやためらい）、セッションリプレイと組み合わせ、問題を迅速に検出して解決

• インパクト定量化によって、あらゆる問題や行動が収益とコンバージョンに与える影響を計算

• モバイルアプリ分析を含むことで、iOSとAndroid全体でタップ、スクロール、ためらい、技術的な問題を把握し、モバイルジャーニー全体にわたってパフォーマンスとコンバージョンを改善

• すべてのチームがビジュアルダッシュボードやスマートアラートを利用し、AIを活用して優先順位を決定しながら行動

• リアルタイムのエラーとフリクションのアラートをSlack、Teams、Jiraに統合

• DatadogやNew Relic、Splunkなどのツールとシームレスに連携し、APMスタックを拡張

Contentsquareのフラストレーションスコアによって、ユーザーが最も苦労している場所を特定し、重要な修正を速やかに行うことができます。

Datadogより優れている理由

Datadogは、何かに不具合が発生した際に、それを検出します。一方、Contentsquareは、コンバージョンの低下やユーザーのフラストレーション、収益損失といった、問題による損害とその理由を可視化します。

これにより、どの問題が深刻かを推測する代わりに、あらゆる部門のチームがビジネスへの影響に基づいて優先順位を決定し、迅速に対応できます。

また、ContentsquareをAPMスタックと連携させることで、既存のワークフローにおけるデジタル体験の可視性を高められるため、エンジニアリング、プロダクト、デジタル部門の各チームがコンテキストを共有し、明確な優先順位に基づいてより素早く行動できます。

この記事の後半では、これらを実践する方法を紹介します。

2. Dynatrace

特徴

Dynatraceは、AIを使用してアプリケーション、インフラストラクチャ、クラウド環境全体にわたって複雑な技術的問題を検出・診断し、解決を自動化するアプリケーション・パフォーマンス・モニタリング（APM）プラットフォームです。

最適な対象者

マルチクラウド環境全体にわたって技術的な問題を詳細に把握し、強力な自動化とAI機能を活用して複雑なトラブルシューティングを実行できる必要があるDevOpsやSREチーム、大企業のITチームに最適です。

主な機能

• 分散システム全体にわたってアプリケーションのパフォーマンスをモニタリング・追跡

• Davis AIによって異常を検出し、根本原因の分析を自動化

• インフラストラクチャの健全性、ネットワークアクティビティ、セッションパフォーマンスなどの指標を追跡

• 速度の低下やAPI障害、サービス停止など、バックエンドの技術的なエラーを可視化

弱点

Datadogと同様に、Dynatraceはシステムレベルのモニタリングに優れています。しかし、Dynatraceを単独で使用すると、技術的な問題を実際のユーザー体験やビジネス成果につなげられないという致命的な欠陥が生じます。

Dynatraceによって、トランザクションの遅延やAPI障害の発生を把握できます。しかし、それによってフラストレーションが生じたか、ユーザーが購入を断念したか、あるいは収益損失につながったかどうかを判断することは不可能です。

3. New Relic

特徴

New Relicは、APM、インフラストラクチャ・モニタリング、リアルユーザー・モニタリング（RUM）、ログ、AI主導のインサイトを単一の接続プラットフォームに統合した、オールインワンのオブザーバビリティ・プラットフォームです。

最適な対象者

さまざまなクラウド環境や開発ツールと簡単に統合できる、柔軟性の高いオブザーバビリティ・ソリューションを求めるDevOps、SRE、エンジニアリングチームに最適です。

主な機能

• アプリケーションやインフラストラクチャ、ネットワーク、ユーザーセッションを統合テレメトリでモニタリング

• APM、ブラウザモニタリング、モバイルRUM、セッションリプレイ、シンセティック・モニタリング、AI主導の根本原因分析

• ログ、イベント、指標、トレースを1つのダッシュボードにまとめ、トラブルシューティングを加速

• Contentsquareを含む780以上のプラットフォーム、クラウドプロバイダー、オープンソースツールと連携

弱点

New Relicは、システムの健全性とユーザーセッションのパフォーマンスを技術的な視点から細かく把握するのに役立ちます。しかし、他のAPMと同様、エンジニア向けに構築されているため、他のデジタルチームがNew Relicのデータにアクセスしたり、それに基づいて対応策を講じたりすることは困難です。より広範な可視性が得られなければ、ユーザー体験を改善したり、ビジネス成果の向上を促進したりする機会を見逃しやすくなります。

しかし、New RelicをContentsquareと連携させることで、こうした制限を克服できます。

🎥実際のケース：ソファーの販売を手がける英国の大手小売企業DFSは、大規模なeコマースプラットフォームの移行に取り組んだ際、ContentsquareのExperience MonitoringとNew Relicを組み合わせ、顧客への影響とコンバージョンを失うリスクに基づいて、修正事項の優先順位を決定しました。

新しいプラットフォームの使用開始後すぐに決済APIの深刻なエラーを特定したDFSチームは、解決までの平均時間を短縮してカスタマージャーニーを保護し、読み込み時間の20％削減と直帰率の9％低減を達成しました。

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4. Splunk AppDynamics

特徴

AppDynamicsは現在、Splunk Observabilityプラットフォームの一部であり、インフラストラクチャのモニタリング、アプリケーションパフォーマンス管理（APM）、ビジネストランザクションの追跡を単一ソリューションとして統合しています。

最適な対象者

クラウドやハイブリッド環境全体にわたって技術的な問題を詳細に把握する必要がある、ITオペレーション、DevOps、SREチーム（特にSplunkのエコシステムにすでに投資しているチーム）に最適です。

主な機能

• 環境全体にわたってアプリケーション、サーバー、データベース、ネットワークの健全性をモニタリング

• 決済フローやログインリクエストなど、ユーザーのアクションによってトリガーされるバックエンドのビジネストランザクションを追跡

• AIを活用した根本原因分析により、技術的なトラブルシューティングを加速

• システムパフォーマンスとビジネスサービスの健全性を結び付け、インシデント対応をサポート

弱点

Splunk AppDynamicsは、システムやサービスのパフォーマンスを技術的な視点で把握できる強力なツールです。しかし、バックエンドのトランザクションで発生した遅延や障害を追跡することができても、ユーザーや収益への実際の影響を把握することはできません。

パフォーマンスの問題がどのようにフラストレーションや離脱を引き起こし、コンバージョンに影響を与えるかを定量化することができないためです。より詳細なデジタル体験分析を利用しない場合、どの問題が実際にビジネスの成長やエンゲージメント、収益に悪影響を与えているかを理解しないまま技術的な問題の解決に取り組むリスクがあります。

5. Noibu

特徴

Noibuはエントリーレベルのデジタル体験モニタリング（DEM）プラットフォームであり、コンバージョンと収益に影響を与える深刻なeコマースサイトのエラーを検出、調査、解決することに重点を置いています。

最適な対象者

収益への影響を計算するためには、平均注文額を事前に定義する必要があるため、eコマースサイトのみを対象としています。

主な機能

• eコマースサイトの読み込み時間、JavaScriptエラー、API障害、決済の中断を継続的にモニタリング

• 推定される財務的影響と重大性に基づいて、最も深刻なエラーを可視化

• 問題の迅速な調査を可能にする完全なセッションリプレイ

• AIによる推奨アクションの提案とリアルタイムのアラートに基づいて修正事項の優先順位を決定

• Shopify、Magento、Salesforce Commerce Cloudなどの主要なeコマースプラットフォームと連携

弱点

Noibuによって、収益に影響を与えるエラーを検出し、優先順位を付けることができます。しかし、検出されるエラーは、サイト全体では10％、「カートに追加」や決済ステージの場合は5％のしきい値を超えたECサイトのエラーのみに限られます。しかも、技術的なトラブルシューティングに重点が置かれており、完全なデジタル体験分析には対応していません。

そのため、測定の精度が低く、しかもコアウェブバイタルが、実際のビジネスインパクトではなく、既存のNoibu顧客から収集された3500万のページビューに基づくベンチマークとのみ関連付けられるため、優先順位のリストに歪みが生じます。特定の業界やブランドに特化しておらず、フラストレーションやためらい、自己申告による問題など、より広範なユーザーシグナルも見逃します。さらに、ヒートマップやジャーニー分析のように、問題がどのようにユーザー体験を混乱させ、どのようにしてそれを修正できるかを可視化できるツールが欠けています。

先に述べたように、Noibuはeコマースに特化しているため、他の業界のチームや、トラフィック数が多く、1つのエラーでは10%のコンバージョンインパクトが得られない場合、まったく役に立たちません（詳しくはこちらをご覧ください）。

ContentsquareがDatadogのすべての代替ツールを補完する最良の選択肢である理由

DatadogやDynatrace、New Relicのようなツールは、技術的な健全性をモニタリングすることを目的としています。API障害、ページ読み込みの遅延、エラー率の急増など、どこかで不具合が発生すると、アラートを発します。

しかし、アラートを受け取った後、以下のような大きな疑問が残ります。

• この問題は実際のユーザーにどのような影響を与えたのか

• どこでフラストレーションや離脱をもたらしたか

• 実際にどれだけの収益やエンゲージメントが失われたか

これがオブザーバビリティとデジタル体験モニタリングの違いであり、Contentsquareがここで役立ちます。

以下では、ContentsquareとDatadogの代替ツールを組み合わせることで、何が可能になるかを紹介します。

1. 技術的な問題とユーザーのフラストレーションを同時に解消する

Datadogを含むすべてのAPMは、APIの遅延やサーバー停止などのバックエンドの障害を警告します。

しかし、ユーザーが離脱する理由は技術的な問題だけではありません。ユーザーが購入せずに離脱する要因として、より可能性が高いのは、目に見えないUXのフリクション（読み込みの遅さ、壊れた要素、レイジクリック、分かりづらいレイアウトなど）です。

このような欠落している重要なコンテキストをContentsquareは提供します。

• フラストレーションスコアによって、レイジクリックや繰り返されるインタラクション、ためらい、デッドクリックなどの行動シグナルを検出し、ユーザーがどこで行き詰まり、イライラしているかを正確に把握できます。

• エラー分析では、JavaScriptエラーやクリックの失敗、APIの障害、ネットワークの遅延などのフロントエンドの問題を追跡し、影響を受けたセッションにリンクして簡単に調査できます。

• スピード分析は、読み込みの遅い要素をピンポイントで特定し、それらがどれだけコンバージョンを阻害しているか、あるいは直帰率を高めているかを数値化します。

スピード分析を活用することで、読み込みの遅い要素を正確に特定し、実際に効果がある修正が可能になります。

• セッションリプレイによって、問題の発生前、発生中、発生後にユーザーが何を見て、何をしたのかを正確に再現し、トラブルシューティングの迅速化、エラーの検証、問題がユーザー体験に与える影響の理解に役立つ完全なコンテキストが得られます。

セッションリプレイを使用することで、エラーがユーザーの体験や行動に与える影響を確認できます。

2. 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する

ほとんどのAPMは、CPU負荷やエラー頻度、レイテンシの急増などのシステム指標に基づいて問題をランク付けします。 一方、Contentsquareのインパクト定量化機能を利用すると、コンバージョンや収益の損失、ユーザーの離脱など、ビジネスにとって重要な指標に基づいて問題の優先順位を決定できます。その結果、まず先に最も影響が大きい修正に焦点を当てられます。

インパクト定量化により、それぞれの問題によるビジネスへの影響を確認し、それに応じて優先順位を決定できます。

3. 実際のユーザーコンテキストを使用して、インシデントを迅速に調査する

エラーの検出は始まりに過ぎません。セッションリプレイとジャーニー分析では、エラーが発生したセッションに直接ジャンプし、ユーザーがリアルタイムで何を体験したかを確認し、問題が彼らのジャーニーに与えた影響を正確に理解することができます。

さらに、VoCのフィードバックやサポートセンターに提出されたチケットを通じて苦情を調査している場合、セッションリプレイのイベントストリームを使用して、技術的エラーをピンポイントで特定し、ユーザー全体のパターンを見つけられます。数回クリックするだけで、他の何人が同じ問題による影響を受けたかを確認して問題を検証し、それに応じて優先順位を決定できます。

APIエラーがどのようにユーザーの直帰をもたらしているかを示すジャーニー分析

4. エンジニアリング部門だけでなく、すべてのチームがアクションを起こせるように支援する

APMダッシュボードはDevOpsやSREチーム向けに作られているため、組織全体へのメリットは限定的です。

対照的にContentsquareでは、ビジュアルダッシュボード、AIアラート、自動化されたインサイトによって、プロダクト、UX、マーケティング、サポートの各チームが、技術的な知識がなくても簡単にインサイトにアクセスして対応できます。

🎥 実際のケース：オーストラリアの大手保険ブランドnibは、Contentsquareを使用することで、エンジニアリングチームに頼ることなく、複数のチームがデジタル体験に関する詳細なインサイトに直接アクセスできるようになりました。

デジタルグロース＆パフォーマンス、IT／UX、DevOps、コンテンツ、マーケティングの各チームが、Contentsquareを活用してフロントエンドのエラーを可視化し、ランディングページやブログのカスタマージャーニーを追跡しながら、要素レベルでユーザーの行動を調査しています。

nibのデジタルグロース＆パフォーマンス担当シニアマネージャーのClare Powell氏は、「Contentsquareを使ったら、もうそれが無いころには戻れない」と語っています。

この事例を詳しく見る（英語）

バックエンドのモニタリングとデジタル体験分析を連携させることで、Contentsquareは、チームがより迅速に行動し、よりスマートにユーザーとビジネスの両方にとって重要なことを優先して修正できるよう支援します。

ContentsquareとDatadogの比較：両方が必要な理由

上述のように、DatadogとContentsquareは同じ問題の異なる側面を解決するツールを提供しています。

Datadogは、システムとインフラストラクチャをモニタリングし、パフォーマンスが低下するとアラートを発します。

Contentsquareは、ユーザー体験をモニタリングします。技術的な問題のせいで、どのようにユーザーがイライラし、ジャーニーが中断され、収益に影響を与えるかを示します。

Contentsquareの連携機能を通じて両プラットフォームを併用することで、システムの健全性をビジネス成果に結び付け、各チームがより賢明に優先順位を決定して迅速に行動し、より良いユーザー体験を提供できるようになります。

以下は、共通の目標における両者の比較です。

Datadogの技術的検出とContentsquareのデジタル体験インサイトを連携させることで、問題の発見から、実際の影響の理解、そして最も重要な問題の解決へと移行することができます。

具体的には以下が可能になります。

• Datadogがバックエンドの遅延にフラグを立てる ➡️ Contentsquareのジャーニー分析によって、ユーザーがどこで離脱し、その結果コンバージョンがどのように低下したかを確認する

• Datadogが失敗したAPIコールをキャッチ ➡️ Contentsquareのインパクト定量化によって、何人のユーザーが同じ障害に遭遇し、その結果どれだけの収益が失われたかを明らかにする

• Datadogがサービス停止を検出 ➡️ Contentsquare によって、インシデントに関連する操作が行き詰まったセッションやレイジクリック、放棄されたカートを可視化

Contentsquareであらゆるエラーを分析し、ユーザーへの影響を確認してビジネスインパクトを定量化し、それに基づいて修正事項の優先順位を決定できます。

プロのヒント💡Contentsquareは、DatadogやNew Relic、Splunk、Dynatraceなどの主要なオブザーバビリティ・プラットフォームとの連携が可能なため、どのAPMソリューションを使用していても、デジタル体験のインサイトを充実させることができます。

Contentsquareのテクノロジーパートナーを見る

結論：APMとデジタル体験分析の組み合わせが、より賢明な施策

Datadogの代替ツールをお探しですか？ただし、Datadogを似たようなツールに置き換えても、問題を部分的にしか解決できません。

あるAPMを別のAPMと交換しても、デジタル体験の全体像を把握できないという問題は解決しません。DatadogやDynatrace、New Relicのようなツールは、技術的なパフォーマンスをモニタリングするために構築されています。しかしそれだけでは、発見した問題がユーザーや収益に与える影響を把握できないためです。

Contentsquareによって、このギャップを埋めることができます。Contentsquareは既存のAPMと連携し、ユーザーがどこでフラストレーションを感じ、何が離脱を引き起こしているのか、収益とロイヤリティを守るためにどのような修正が必要かを示します。

ビジネスの成長、優れた顧客体験、迅速でスマートな意思決定を重視するチームにとって、Contentsquareは単に「あると便利なツール」ではなく、APMスタックに欠けている戦略的レイヤーなのです。

Contentsquareの効果はすでに実証されています。Forresterによると、Contentsquareを利用している企業は、デジタルジャーニーにおけるフリクションを解消することで、602％のROIを達成し、320万ドル以上の収益を回復しています。

Datadogの代替ツールに関するよくある質問

Net Promoter®、NPS®、NPS Prism®、およびNPS関連の顔文字は、Bain & Company, Inc.、NICE Systems, Inc.、およびFred Reichheldの登録商標です。Net Promoter ScoreSMおよびNet Promoter SystemSMは、Bain & Company, Inc.、NICE Systems, Inc.、およびFred Reichheldのサービスマークです。