L'une des choses que j'apprécie le plus chez LogRocket est la façon dont il combine de manière transparente une surveillance puissante avec des insights exploitables, notamment grâce à deux fonctionnalités remarquables : Galileo AI et l'analyse des séries temporelles. L'IA met en évidence les bons problèmes, et les séries temporelles montrent comment ces problèmes évoluent au fil du temps.
Cette combinaison permet d'économiser des heures d'effort chaque semaine et aide à s'assurer que nous améliorons le produit en fonction des données réelles de l'expérience utilisateur, et non sur des suppositions. Pour quiconque travaille dans le produit, l'ingénierie ou le support, ces outils rendent LogRocket incroyablement précieux. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
L'une de mes plus grandes frustrations est que plusieurs filtres avancés tels que le message de journal, l'élément non visible, et quelques autres filtres au niveau des événements ne sont pas rétroactifs. Cela signifie que lorsque j'applique ces filtres, LogRocket ne peut pas analyser les sessions historiques existantes, ce qui réduit l'utilité des enquêtes approfondies.
Si je veux analyser un comportement ancien ou retracer un problème passé, ces filtres ne m'aident pas. Pour le travail d'investigation, cela devient un obstacle.
La page des Problèmes est l'une des zones que j'utilise le plus, mais le tri est incohérent.
La fonctionnalité des Entonnoirs est puissante, mais être limité à un maximum de 10 étapes restreint la capacité à cartographier des parcours utilisateurs plus longs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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Cet avis a été traduit de English à l'aide de l'IA.












































