5 alternatives à Datadog pour les équipes qui veulent plus que des métriques backend

Si vous êtes ici, c'est que vous êtes probablement en train de réfléchir à des alternatives à Datadog. Peut-être est-ce le coût de Datadog. Peut-être est-ce la complexité. Ou peut-être êtes-vous simplement prêt à aller plus loin que les alertes système et à comprendre l'impact des problèmes techniques sur vos utilisateurs et utilisatrices réels et sur les résultats de votre entreprise.

Cet article présente et compare 5 plateformes de suivi des performances des applications (APM) conçues pour détecter, tracer et résoudre les problèmes de performance.

Cependant, la plupart de ces plateformes s'arrêtent au diagnostic de la santé du système. Elles vous disent ce qui ne fonctionne pas, mais pas comment cette anomalie a frustré les utilisateurs et utilisatrices, où elle a perturbé les parcours, ni ce qu'elle vous a coûté en termes de revenus.

C'est là que Contentsquare entre en jeu.

Contentsquare ne remplace pas complètement Datadog (ou ses alternatives). Il les complète en reliant les problèmes de backend au comportement réel de l'utilisateur, aux frictions et à l'impact commercial pour que vous puissiez prioriser les bons correctifs pour protéger les conversions et les revenus.

Lisez la suite pour en savoir plus

• Les points faibles de Datadog

• 5 concurrents de Datadog à étudier sérieusement

• Pourquoi la combinaison de l'observabilité et de l'analyse de l'expérience est la façon la plus intelligente de résoudre ce qu'il y a de plus important

Principaux enseignements

• Datadog excelle dans le suivi du backend, mais il est conçu pour les ingénieurs et les DevOps. Il ne peut pas relier les problèmes techniques à la frustration utilisateur, quantifier l'impact des erreurs sur les revenus, prendre en charge l'analyse de données à long terme ou proposer une expérience évolutive en libre-service pour les équipes transversales

• Les plateformes APM alternatives comme Dynatrace, New Relic et Splunk proposent des fonctionnalités solides de suivi et de dépannage des systèmes. Cependant, il leur manque toujours les insights comportementaux, l'analyse du parcours mobile et l'accessibilité inter-équipes nécessaires pour comprendre et améliorer l'expérience digitale

• Contentsquare apporte des fonctionnalités solides de Digital Experience Monitoring (DEM), notamment le real user monitoring, la détection d'erreurs, les replays de session et le suivi de la frustration par l'IA. Mais surtout, il s'intègre avec Datadog (et d'autres solutions) pour relier les erreurs de backend aux frictions utilisateur, prioriser les correctifs en fonction de l'impact commercial et permettre une prise de décision plus rapide et plus intelligente au sein des équipes

Limites de Datadog : pourquoi se tourner vers la concurrence ?

Datadog coche de nombreuses cases sur le plan technique. Mais si vos équipes s'intéressent aux utilisateurs et utilisatrices, aux revenus ou à l'expérience digitale dans son ensemble (et pas seulement au temps de fonctionnement), voici les principales lacunes que vous voudrez connaître.

1. Signaux techniques sans contexte complet d'expérience

Datadog vous indique quand un élément ne fonctionne plus et où cette anomalie a eu lieu. Il propose aussi des replays de sessions limités et des vues du parcours utilisateur, mais il passe à côté d'insights comportementaux complets comme les signaux de frustration, les modèles d'hésitation et les abandons de l'utilisateur

Sans données d'expérience claires, la visibilité sur les signaux de comportement comme la frustration ou l'hésitation est limitée et il n'y a aucun moyen intégré de quantifier comment les problèmes de backend affectent les conversions, la fidélité ou la valeur client à long terme.

2. Coût, complexité de configuration et rétention limitée

Le modèle de tarification de Datadog facture chaque produit et chaque fonctionnalité séparément, ce qui peut entraîner des coûts inattendus lorsque l'utilisation évolue. L'installation initiale et la personnalisation du dashboard nécessitent souvent une configuration avancée et des connaissances techniques. La conservation standard des données est limitée à de courtes périodes (par exemple : les erreurs APM ne sont stockées que pendant 15 jours), ce qui rend l'analyse à long terme et la conformité plus difficiles sans paiement de supplément.

3. Configuration pour DevOps, pas pour les équipes transversales

Datadog est conçu pour les ingénieurs et les SRE. C'est très bien pour le suivi au niveau du système (mais c'est moins bien pour les product managers, les UX designers et les marketers qui ont besoin de réponses rapides et en libre-service sur l'expérience client).

Lorsque la détection d'erreurs repose uniquement sur les équipes techniques, il se passe deux choses :

👉 1. Les équipes non spécialisées restent bloquées dans l'attente de support

👉 2. Les problèmes qu'elles pourraient résoudre (comme des éléments rompus d'interface utilisateur ou des flux de pages qui portent à confusion) ne sont pas résolus

Sans visibilité partagée, les petits problèmes passent inaperçus, la résolution des gros problèmes est plus longue et les équipes perdent du temps à poursuivre ce qu'elles ne peuvent pas voir.

4. Priorités techniques et non commerciales

Datadog signale les dysfonctionnements en fonction des performances du système ou de la gravité de la sécurité, et non en fonction du risque pour les revenus, de la frustration utilisateur ou du potentiel d'abandon.

Sans évaluation claire de l'impact commercial, les équipent corrigent souvent le plus visible (au lieu du plus important pour la croissance).

Top 5 des alternatives à Datadog pour suivre et corriger le plus important

La plupart des outils ci-dessous sont de vrais concurrents de Datadog : ils monitorent les systèmes, suivent les performances et vous alertent en cas de problème.

Notre premier choix, Contentsquare (oui, c'est nous 👋), ne remplace pas Datadog : il le complète. Nous connectons les erreurs techniques au comportement réel de l'utilisateur, aux parcours perturbés et aux pertes de revenus afin que vous puissiez prioriser les correctifs qui ont le plus grand impact commercial.

Parce que nous savons que s'il est essentiel de repérer les erreurs, c'est en hiérarchisant celles qui vous coûtent des clients que vous doperez la croissance.

1. Contentsquare

Qu'est-ce que c'est ?

Contentsquare est une plateforme tout-en-un d'intelligence de l'expérience qui combine le suivi de l'expérience digitale (DEM), l'analyse comportementale et la quantification de l'impact sur les revenus.

À qui convient-il le mieux ?

Les équipes produit, UX, marketing, ingénierie et digitales qui ont besoin de comprendre non seulement les anomalies, mais aussi comment elles ont affecté les utilisateurs et utilisatrices réels, les parcours et les conversions (sans étiquetage lourd ni analyse manuelle).

Utilisez Contentsquare Error Analysis pour suivre les tendances d'erreurs et plonger dans les replays associés, quantifier l'impact et visualiser les parcours client impactés

Que fait-il ?

• Associez Experience Analytics (heatmaps par zone, Journey Analysis) avec Product Analytics et Voice of Customer pour livrer une vue complète du comportement de l'utilisateur, de la friction du parcours et de la performance de l'expérience à travers le web et les applications

• Complétez Digital Experience Monitoring (DEM), en associant Error et Speed Analysis (erreurs JavaScript, échecs d'API, chargements lents) avec le score de frustration (rage clicks, hésitations) et Session Replay pour détecter et résoudre rapidement les problèmes

• Impact Quantification pour calculer l'impact sur les revenus et la conversion de tout problème ou comportement

• Comprend l'analyse des applications mobiles pour capturer les taps, les scrolls, les hésitations et les problèmes techniques sur iOS et Android, ce qui permet d'améliorer les performances et les conversions sur l'ensemble du parcours mobile

• Permet à chaque équipe d'agir grâce à des dashboards visuels, des alertes intelligentes et des priorisations générées par l'IA

• Intègre des alertes d'erreurs et de frictions en temps réel dans Slack, Teams et Jira

• S'intègre parfaitement avec Datadog, New Relic, Splunk et d'autres, étendant ainsi votre infrastructure APM

Le score de frustration de Contentsquare met en évidence les points avec lesquels les utilisateurs et utilisatrices ont eu le plus de difficulté (pour pouvoir résoudre rapidement les problèmes)

Pourquoi est-ce mieux que Datadog ?

Datadog détecte les anomalies. Contentsquare vous montre ce que ce problème coûte et pourquoi, en termes de conversions perdues, de frustration utilisateur et de revenus.

Au lieu de deviner les problèmes importants, les équipes priorisent en fonction de l'impact commercial et agissent plus vite, dans toutes les fonctions.

Et comme Contentsquare s'intègre à votre infrastructure APM, il apporte une clarté d'expérience dans vos flux de travail existants pour que les équipes d'ingénierie, produit et digitales puissent agir plus rapidement avec un contexte partagé et des priorités claires.

Poursuivez votre lecture et nous vous montrerons ci-dessous comment cela se passe en pratique.

2. Dynatrace

Qu'est-ce que c'est ?

Dynatrace est une plateforme de suivi de la performance des applications (APM) qui utilise l'IA pour détecter, diagnostiquer et automatiser la résolution de problèmes techniques complexes dans les applications, l'infrastructure et les environnements cloud.

À qui convient-il le mieux ?

DevOps, SRE et les équipes informatiques des grandes entreprises qui ont besoin de visibilité technique approfondie sur les environnements multi-cloud, avec une forte automatisation et de l'IA pour les dépannages complexes.

Que fait-il ?

• Monitore et suit les performances des applications dans les systèmes distribués

• Détecte les anomalies et automatise l'analyse des causes profondes grâce à Davis AI

• Suit la santé de l'infrastructure, l'activité du réseau et les métriques de performance des sessions

• Fait apparaître les erreurs techniques du backend comme les ralentissements, les échecs d'API et les interruptions de service

Pourquoi cela ne suffit-il pas ?

Comme Datadog, Dynatrace excelle dans le suivi au niveau du système. Mais utilisé seul, il laisse une lacune critique : il ne relie pas les problèmes techniques à l'expérience réelle de l'utilisateur ou aux résultats de l'entreprise.

Dynatrace peut montrer qu'une transaction est lente ou qu'une API est défaillante. Il n'indique pas si cela a causé de la frustration, incité les utilisateurs et utilisatrices à abandonner un achat ou entraîné une perte de revenus.

3. New Relic

Qu'est-ce que c'est ?

New Relic est une plateforme tout-en-un d'observabilité qui combine l'APM, le suivi de l'infrastructure, le real user monitoring (RUM), les journaux et les insights basés sur l'IA en une seule plateforme connectée.

À qui convient-il le mieux ?

Les équipes DevOps, SRE et d'ingénierie en quête d'une solution d'observabilité flexible qui s'intègre facilement avec les environnements cloud et les outils de développement.

Que fait-il ?

• Il suit les applications, l'infrastructure, les réseaux et les sessions d'utilisateurs grâce à une télémétrie unifiée

• Propose l'APM, le suivi de navigateur, le RUM mobile, des replays de sessions, des synthèses et une analyse des causes profondes générée par l'IA

• Regroupe les journaux, les événements, les métriques et les traces dans un seul dashboard pour une résolution plus rapide des problèmes

• S'intègre à +780 plateformes, fournisseurs de cloud et outils ope,n-source, dont Contentsquare

Pourquoi cela ne suffit-il pas ?

New Relic livre une vision technique approfondie de la santé du système et des performances des sessions d'utilisateurs. Mais comme d'autres APM, il se concentre sur l'ingénierie, ce qui empêche les autres équipes digitaéles d'accéder aux données ou de passer à l'action. Sans visibilité plus large, les axes d'amélioration de l'expérience utilisateur ou les chances d'impact commercial passent souvent à la trappe.

Cependant, vous pouvez surmonter ces limites en intégrant New Relic à Contentsquare, comme nous l'a montré l'un de nos clients.

🎥 Place à l'action : lors d'une importante replatforme e-commerce, le distributeur britannique de canapés DFS a associé Contentsquare Experience Monitoring avec New Relic pour prioriser les correctifs en fonction de l'impact sur les clients et du risque de conversion.

En identifiant une erreur critique de l'API de paiement aussitôt après le lancement, l'équipe a accéléré le temps moyen de résolution et protégé le parcours client, ce qui a permis de réduire de 20 % le temps de chargement et de 9 % le taux de rebond.

Lisez (et regardez) toute l'histoire

4. Splunk AppDynamics

Qu'est-ce que c'est ?

AppDynamics fait désormais partie de la plateforme Splunk Observability, combinant le suivi de l'infrastructure, la gestion des performances d'application (APM) et le suivi des transactions commerciales en une seule solution.

À qui convient-il le mieux ?

Les équipes des opérations informatiques, DevOps et SRE des entreprises qui ont besoin de visibilité technique approfondie sur les environnements cloud et hybrides, en particulier celles qui ont déjà investi dans l'écosystème de Splunk.

Que fait-il ?

• Suit l'état des applications, des serveurs, des bases de données et du réseau dans tous les environnements

• Trace les transactions commerciales du backend déclenchées par les actions de l'utilisateur, comme les flux de paiement ou les demandes de connexion

• Utilise l'analyse des causes profondes assistée par l'IA pour accélérer le dépannage technique

• Relie les performances du système à l'état des services de l'entreprise afin de faciliter la réponse aux incidents

Pourquoi cela ne suffit-il pas ?

Splunk AppDynamics propose une vision technique solide des performances des systèmes et des services. Il peut retracer le ralentissement ou l'échec d'une transaction backend, mais il ne montre pas l'impact réel sur l'utilisateur ou les revenus.

Sans analyse plus approfondie de l'expérience, les équipes risquent de résoudre des problèmes techniques sans comprendre ceux qui nuisent vraiment à la croissance, à l'engagement ou aux résultats.

5. Noibu

Qu'est-ce que c'est ?

Noibu est une plateforme de suivi de l'expérience digitale (DEM) de premier niveau qui se concentre sur la détection, l'investigation et la résolution d'erreurs critiques des sites e-commerce qui ont un impact sur les conversions et les revenus.

À qui convient-il le mieux ?

Il ne convient qu'aux sites e-commerce, car vous devez disposer d'une valeur moyenne de commande prédéfinie pour calculer l'impact sur les revenus.

Que fait-il ?

• Suit en continu les sites e-commerce pour détecter les temps de chargement, les erreurs JavaScript, les défaillances d'API et les interruptions de paiement

• Fait apparaître les erreurs les plus critiques en fonction de leur impact financier estimé et de leur gravité

• Fournit des replays de sessions complets pour étudier rapidement les problèmes

• Priorise les correctifs grâce à des recommandations basées sur l'IA et à des alertes en temps réel

• S'intègre aux principales plateformes e-commerce comme Shopify, Magento, Salesforce Commerce Cloud, etc.

Pourquoi cela ne suffit-il pas ?

Noibu ne peut détecter et hiérarchiser les erreurs ayant un impact sur les revenus que pour les sites e-commerce qui franchissent le seuil de 10 % sur l'ensemble du site ou de 5 % à l'étape de l'ajout au panier/du paiement. Mais il se concentre sur le dépannage technique, et non sur l'analyse de l'expérience complète.

Résultat : la liste des priorités est faussée par des métriques inexactes et par le fait de ne pas contextualiser les core web vitals en fonction de votre impact réel, mais seulement en fonction d'un benchmark basé sur 35 millions de pages vues par les clients existants de Noibu. Ce n'est ni spécifique à votre secteur d'activité, ni à votre marque. Il ne tient pas compte non plus des signaux plus généraux émis par l'utilisateur, comme la frustration, l'hésitation ou les problèmes signalés par les utilisateurs et utilisatrices eux-mêmes. Il manque des outils comme les heatmaps et l'analyse du parcours pour visualiser comment les problèmes perturbent l'expérience et comment les résoudre.

Comme nous l'avons dit plus haut, Noibu est conçu spécifiquement pour l'e-commerce, ce qui le rend totalement inutile pour les équipes travaillant dans d'autres secteurs d'activité ou ayant un trafic plus important qui n'aurait pas un impact de 10 % sur les conversions à la suite d'une seule erreur (source).

Pourquoi Contentsquare est le meilleur complément à toutes les alternatives de Datadog ?

Des outils comme Datadog, Dynatrace et New Relic sont conçus pour surveiller la santé technique. Ils vous alertent lorsqu'un élément ne fonctionne pas : un échec d'API, un ralentissement de page ou une hausse de taux d'erreur.

Mais une fois l'alerte déclenchée, des questions plus importantes se posent :

• Comment le problème a-t-il affecté les utilisateurs et utilisatrices réels ?

• Dans quels domaines a-t-il provoqué des frustrations ou des abandons ?

• Quel est le coût réel en termes de revenus ou d'engagement ?

C'est le fossé qui sépare l'observabilité du suivi de l'expérience digitale et c'est là que Contentsquare entre en jeu.

Voici ce que vous pouvez faire en associant Contentsquare avec n'importe quelle alternative à Datadog.

1. Faites apparaître les problèmes techniques et les frustrations utilisateur ensemble

Datadog (ou n'importe quel APM) vous alerte sur les échecs du backend, comme les lenteurs d'API ou les pannes de serveur.

Mais les utilisateurs et utilisatrices n'abandonnent pas seulement à cause de problèmes techniques. Il y a plus de chances que des frictions invisibles de l'expérience utilisateur (temps de chargement lents, éléments rompus, rage clicks ou mises en page qui prêtent à confusion) incitent les utilisateurs et utilisatrices à quitter le site sans acheter.

Contentsquare comble cette lacune critique de contexte.

• Le score de frustration détecte les signaux comportementaux comme les rage clicks, les interactions répétées, les hésitations et les dead clicks, afin que vous puissiez voir exactement où les utilisateurs et utilisatrices sont bloqués et irrités

• Error Analysis suit les problèmes de frontend comme les erreurs JavaScript, les échecs de clics, les défauts d'API et les ralentissements de réseau et les relie aux sessions affectées pour faciliter l'investigation

• Speed Analysis identifie les éléments qui chargent lentement et quantifie dans quelle mesure ils ralentissent les conversions ou augmentent les taux de rebond

Utilisez Speed Analysis pour identifier les éléments qui chargent lentement et obtenir des solutions concrètes

• Session Replay vous montre exactement ce que les utilisateurs et utilisatrices ont vu et fait avant, pendant et après un problème (ce qui vous livre un contexte complet pour dépanner plus rapidement, valider les erreurs et comprendre l'impact des problèmes sur l'expérience)

Utilisez Session Replay pour voir l'impact d'une erreur sur l'expérience et le comportement de l'utilisateur

2. Priorisez les correctifs en fonction de l'impact sur l'entreprise et pas seulement en fonction de la gravité technique

La plupart des APM classent les problèmes en fonction des métriques du système : charge CPU, fréquence d'erreurs, pics de latence. La fonctionnalité Impact Quantification de Contentsquare classe les problèmes en fonction de ce qui est le plus important pour votre entreprise : perte de conversion, revenus manqués et abandon d'utilisateurs et utilisatrices, afin que vous puissiez vous concentrer d'abord sur les correctifs les plus impactants.

Utilisez Impact Quantification pour connaître le coût de chaque problème (et prioriser en conséquence)

3. Enquêtez plus vite sur les incidents grâce au contexte réel de l'utilisateur

Détecter une erreur n'est qu'un début. Session Replay et Journey Analysis vous permettent d'accéder directement aux sessions où l'erreur s'est produite, de voir ce que les utilisateurs et utilisatrices ont vu en temps réel et de comprendre exactement comment le problème a affecté leur parcours.

De plus, si vous enquêtez sur des plaintes issues de feedback de Voice of Customer ou de tickets de centre de contact, vous pouvez utiliser le flux d'événements Session Replay pour identifier les erreurs techniques et repérer des modèles parmi les utilisateurs et utilisatrices. Il suffit de quelques clics pour savoir combien d'autres utilisateurs et utilisatrices ont été touchés, ce qui vous permet de valider le problème et de prioriser en conséquence.

Journey Analysis montrant comment une erreur d'API fait rebondir les utilisateurs et utilisatrices

4. Permettez à toute équipe d'agir, pas seulement à l'ingénierie

Les dashboards APM sont conçus pour les équipes DevOps et SRE, ce qui limite leur impact sur l'ensemble de l'entreprise.

À l'inverse, les dashboards visuels, les alertes IA et les insights automatisés de Contentsquare permettent aux équipes produit, UX, marketing et support d'accéder aux insights et d'y réagir facilement sans connaissances techniques.

🎥 Place à l'action : la grande marque australienne d'assurance nib utilise Contentsquare pour donner à plusieurs équipes un accès direct à des insights détaillés sur l'expérience digitale, sans dépendre de l'ingénierie.

Les équipes Digital Growth & Performance, IT et UX, DevOps, Content et Marketing utilisent toutes Contentsquare pour remonter les erreurs de frontend, suivre les parcours client à travers les pages d'entrée et les blogs et étudier le comportement de l'utilisateur au niveau de l'élément.

Pour Clare Powell, Senior Manager, Digital Growth and Performance chez nib : "il serait difficile de revenir en arrière maintenant que nous utilisons Contentsquare !"

Lire l'article complet

En reliant le suivi du backend à l'analyse de l'expérience, Contentsquare permet aux équipes d'agir plus rapidement, de mieux prioriser et de résoudre le plus important pour les utilisateurs et utilisatrices etpour l'entreprise.

Contentsquare vs. Datadog en un coup d'œil : pourquoi vous avez besoin des deux ?

Comme nous l'avons expliqué plus haut, Datadog et Contentsquare résolvent différents aspects du même problème.

Datadog suit vos systèmes et votre infrastructure. Il vous alerte en cas de défaillance des performances.

Contentsquare suit l'expérience utilisateur. Il vous montre comment les problèmes techniques frustrent l'utilisateur, perturbent son parcours et impactent les revenus.

Utilisés ensemble (avec notre intégration), ils relient la santé du système aux résultats de l'entreprise, ce qui permet à chaque équipe de mieux prioriser, d'agir plus vite et de proposer de meilleures expériences.

Voici une comparaison à travers des objectifs communs :

Lorsque vous associez la détection technique de Datadog aux insights sur l'expérience de Contentsquare, vous passez de la détection de problèmes à la compréhension de leur impact réel et à la résolution des problèmes les plus importants.

Voici à quoi cela pourrait ressembler en pratique :

• Datadog signale un ralentissement du backend ➡️ Contentsquare Journey Analysis montre où les utilisateurs et utilisatrices ont abandonné et comment les conversions ont chuté en conséquence

• Datadog détecte l'échec d'un appel API ➡️ Contentsquare Impact Quantification met en évidence le nombre d'utilisateurs et utilisatrices confrontés à l'échec et la perte de revenus qui en découle

• Datadog détecte une panne➡️ Contentsquare fait apparaître les sessions frustrées, les rage clicks et les paniers abandonnés liés à l'incident

Analysez la moindre erreur dans Contentsquare pour quantifier l'impact, voir comment elle affecte les utilisateurs et utilisatrices et prioriser les correctifs

Conseil de pro💡Contentsquare s'intègre à Datadog et à toutes les grandes plateformes d'observabilité comme New Relic, Splunk et Dynatrace, ce qui vous permet d'enrichir vos insights sur l'expérience digitale quelle que soit la solution APM que vous utilisez.

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Conclusion : il vaut mieux associer l'APM à l'analyse de l'expérience

Vous êtes ici à la recherche d'alternatives à Datadog. Mais si vous remplacez Datadog par un outil similaire, vous ne résoudrez qu'une partie du problème.

Remplacer un APM par un autre ne résoudra pas le problème de l'écart d'expérience. Des outils comme Datadog, Dynatrace et New Relic sont conçus pour suivre les performances techniques. Mais ils ne peuvent pas, à eux seuls, vous indiquer l'impact de ces problèmes sur vos utilisateurs ou utilisatrices ou sur vos résultats.

Contentsquare comble cette lacune. Il fonctionne parallèlement à votre APM existant pour montrer où les utilisateurs et utilisatrices sont frustrés, ce qui provoque des abandons et quels correctifs protégeront les revenus et la fidélité.

Pour les équipes qui se soucient de la croissance, de l'expérience client et de la prise de décisions plus rapides et plus intelligentes, Contentsquare n'est pas seulement un atout : c'est la couche stratégique qui manque à votre pile APM.

Et vous n'avez pas à nous croire sur parole : d'après Forrester, les entreprises qui utilisent Contentsquare obtiennent un ROI de 602 % et récupèrent près de 3 millions d'euros de revenus en éliminant les frictions dans le parcours digital.

FAQ sur les alternatives à Datadog

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