Uma das coisas que mais aprecio no LogRocket é como ele combina de forma perfeita um monitoramento poderoso com insights acionáveis, especialmente através de duas funcionalidades de destaque: o Galileo AI e a análise de séries temporais. A IA destaca os problemas certos, e a análise de séries temporais mostra como esses problemas estão se comportando ao longo do tempo.
Essa combinação economiza horas de esforço a cada semana e ajuda a garantir que estamos melhorando o produto com base em dados reais de experiência do usuário, e não em suposições. Para qualquer pessoa que trabalhe em produto, engenharia ou suporte, essas ferramentas tornam o LogRocket incrivelmente valioso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Uma das minhas maiores frustrações é que vários filtros avançados, como mensagem de log, elemento não visível e alguns outros filtros de nível de evento, não são retroativos. Isso significa que, quando aplico esses filtros, o LogRocket não pode escanear sessões históricas existentes, o que reduz a utilidade de investigações aprofundadas.
Se eu quiser analisar comportamentos antigos ou rastrear um problema passado, esses filtros não ajudam. Para trabalhos investigativos, isso se torna um obstáculo.
A página de Problemas é uma das áreas que mais utilizo, mas a ordenação é inconsistente.
O recurso de Funis é poderoso, mas estar limitado a no máximo 10 etapas restringe a capacidade de mapear jornadas de usuário mais longas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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