LogRocket vs Sentry: Funcionalidades, Preços e a Melhor Alternativa

Eu revisei dezenas de stacks de ferramentas em que os times acoplam LogRocket e Sentry porque cada uma resolve só metade do que eles realmente precisam. Uma observa o usuário, a outra observa o código. Nenhuma foi feita para aplicativos móveis nem para os times de produto de web, e as duas têm modelos de preço que te surpreendem assim que o tráfego cresce.

Esta comparação é para líderes de engenharia e gerentes de produto que estão avaliando LogRocket contra Sentry em 2026, querem uma leitura honesta de onde o preço da Sentry realmente aterrissa e precisam saber se uma plataforma de product intelligence construída para esse fim os serviria melhor.

Principais conclusões

• Sentry é uma ferramenta de monitoramento de erros e APM open-source. Melhor para rastreamento de exceções em backend e full-stack. O preço da Sentry começa em US$ 26/mês (Team) e US$ 80/mês (Business), com taxas pay-as-you-go sobre excedentes que podem estourar rápido.

• LogRocket é uma ferramenta de session replay e monitoramento de frontend para apps web e híbridos. Planos pagos variam de US$ 99 a US$ 460+ por mês, dependendo de sessões e assentos.

• As ferramentas se sobrepõem menos do que o marketing sugere. Sentry é mais forte em stack traces e fingerprinting de exceções. LogRocket é mais forte em debugging de UX orientado por replay na web.

• Nenhuma é nativa para mobile. Para times entregando apps iOS ou Android, o UXCam entrega session replay, heatmaps, issue analytics (rage taps, congelamentos de UI), funis e retenção em uma única plataforma, com a Tara AI como analista de IA trazendo à tona o que corrigir em seguida.

• O UXCam está instalado em mais de 37.000 produtos. Resultados em clientes incluem a Recora reduzindo tickets de suporte em 142% depois de detectar um problema de UI de pressionar-e-segurar, e a Costa Coffee aumentando registros em 15% depois de corrigir uma queda no funil.

LogRocket vs Sentry em um relance

Como eu avaliei LogRocket vs Sentry

Eu ponderei cinco critérios com base nas conversas de compra que continuo vendo em times de produto e engenharia:

1. Profundidade do insight (30%). A ferramenta realmente te diz por que um usuário travou ou por que um código falhou, ou apenas registra um evento?

2. Transparência de preço e economia de escala (25%). O preço publicado bate com o que os times pagam em 1M de eventos ou 100 mil sessões?

3. Prontidão para mobile (20%). SDKs nativos, overhead de performance, captura offline.

4. Integrações e encaixe no fluxo de trabalho (15%). Rastreadores de issues, Slack, data warehouses, CI/CD.

5. Tempo até o insight (10%). Quanto tempo da instalação até o primeiro achado acionável.

Tudo abaixo é medido contra esses cinco pesos. Eu puxei preços de páginas públicas, cruzei com reviews do G2 e Gartner Peer Insights, e triangulei contra faturas e dados de uso de times com os quais trabalhei diretamente.

O que é LogRocket?

O LogRocket é uma plataforma de monitoramento de frontend e session replay fundada em 2015. Ele grava toda sessão de usuário no seu site ou app, sincroniza o replay com requisições de rede, logs de console e estado do Redux, e permite que desenvolvedores naveguem até o momento exato em que um usuário ficou frustrado. Ele levantou uma Série C de US$ 25M em 2022, co-liderada pela Delta-v Capital e pela Battery Ventures.

Funcionalidades-chave do LogRocket

Session replay para desenvolvedores. Replay pixel-perfect com rede, console e estado do Redux integrados à timeline. Útil quando um bug só se reproduz com um estado específico.

Rastreamento de erros e gestão de issues. Agrupa erros de frontend por impacto para que a engenharia priorize o que realmente machuca a receita.

Monitoramento de performance de frontend. Core Web Vitals, chamadas de API lentas, long tasks, tudo amarrado de volta ao session replay em que aconteceram.

Preços do LogRocket

O LogRocket publica três camadas mais um plano gratuito e uma cotação Enterprise sob medida:

• Free: 1.000 sessões/mês, retenção limitada

• Team: US$ 99/mês

• Professional: US$ 460/mês

• Enterprise: sob medida

Prós: replay de frontend na web de primeira linha, integrações com Redux e GraphQL, agrupamento forte de erros.

Contras: o SDK mobile é um cidadão de segunda classe, a curva de onboarding é real para times vindos de ferramentas de APM puras, e os custos escalam rapidamente quando você ativa retenção de sessão completa em um produto de consumo.

O que é Sentry?

A Sentry é uma plataforma de monitoramento de aplicações open-source fundada em 2008. Começou como rastreamento de erros e expandiu para APM, session replay (via rrweb), profiling e release health. A Sentry é usada por cerca de 4 milhões de desenvolvedores em mais de 90.000 organizações.

Instale o SDK e receba alertas de exceção com stack traces completos, contexto do aparelho e versão de release. A Sentry integra nativamente com GitHub, Jira, Slack e a maioria dos sistemas de CI.

Funcionalidades-chave da Sentry

Monitoramento de erros full-stack. Captura exceções em backend (Python, Node, Go, Rust, PHP, Ruby), frontend (JS, React, Vue) e mobile (iOS, Android, React Native, Flutter) com uma única visão unificada.

Application performance monitoring. Rastreamento distribuído, spans de transação, detecção de queries lentas e sinalização de queries N+1.

Session replay. Adicionado em 2022 usando rrweb. Replays são amarrados a eventos de erro, de forma que você vê os 30 segundos antes de um crash ou exceção.

Preços da Sentry explicados

Essa é a seção que a maioria dos times subestima até a fatura chegar. O preço da Sentry em 2025 se parece com isso (página de preços atual):

O que o preço da Sentry realmente custa em escala

Os números publicados são preços-base. A Sentry usa um modelo pay-as-you-go (PAYG) no qual você define um teto mensal para volume reservado e depois paga taxas de excedente sobre qualquer coisa acima disso. Faturas do mundo real normalmente vêm de quatro lugares:

1. Eventos de erro acima da cota. Erros adicionais saem em torno de US$ 0,00029 cada na camada Team, caindo ligeiramente no Business.

2. Replays acima de 500/mês. Replays extras são cobrados por unidade e um app de consumo barulhento bate esse limite em dias, não em semanas.

3. Spans para monitoramento de performance. Uma única sessão de usuário pode produzir dezenas de spans. Os times frequentemente estouram a alocação base de 10M.

4. Anexos e profiling. Habilitados por padrão em muitos SDKs, cobrados à parte.

Um SaaS Série B que eu auditei no último trimestre estava pagando US$ 2.400/mês em um plano Business que começava em US$ 80, quase inteiramente puxado por excedentes de replay e spans. A correção foi colocar um teto no PAYG, não um plano mais barato.

O add-on Codecov (adquirido pela Sentry em 2022) custa mais US$ 29/mês se você quiser cobertura de testes pré-deploy.

Veredicto sobre o preço da Sentry: transparente na superfície, caro na prática quando você liga replay e tracing. Orce de 2 a 4x o número de cabeçalho para qualquer app com tráfego real.

Prós e contras da Sentry

Prós: open source, qualidade profunda de stack-trace, release health forte e integração com CI, instalação mais fácil da categoria.

Contras: o insight de nível de UX é raso comparado a ferramentas replay-first, e o preço escala com volume de maneiras que punem crescimento.

Principais diferenças entre LogRocket e Sentry

Abordagem à gestão de erros

O LogRocket fica na faixa de "feedback do usuário e experiência de frontend". Ele classifica erros por impacto ao usuário, captura rage clicks e dead clicks e usa machine learning para agrupar exceções barulhentas de frontend. A Sentry fica na faixa de "monitoramento de exceções e APM". Ela se destaca em stack traces, fingerprinting e alertas gatilhados por release em toda a stack.

Se você precisa responder "por que esse usuário fez rage-click?", o LogRocket vence. Se você precisa de "qual deploy introduziu esse null pointer e quem é o dono do serviço?", a Sentry vence.

Código-fonte e arquitetura

O LogRocket é proprietário, hospedado no Google Cloud e usa a API MutationObserver para captura de sessão. A Sentry é open source no GitHub e pode ser auto-hospedada se você quiser rodá-la na sua própria infra, o que muda completamente o quadro de custos mas adiciona overhead operacional.

Escopo de dados e privacidade

A captura padrão do LogRocket é agressiva. Ele grava quase tudo por padrão, e a empresa documenta sua conformidade com GDPR e SOC 2 para tranquilizar compradores. O escopo padrão de dados da Sentry é mais estreito (erros, não sessões contínuas), e ela limpa dados sensíveis antes de entrarem no pipeline de ingestão.

Pegada técnica

LogRocket:

• SDK JavaScript com captura de DOM baseada em MutationObserver

• Mais de 50 integrações (Intercom, Segment, Jira etc.)

• Funciona em qualquer browser moderno, apps híbridos Cordova/HTML5, mobile nativo limitado

Sentry:

• Mais de 100 SDKs em várias linguagens e frameworks

• Replay baseado em rrweb amarrado a eventos de erro

• Filtros de entrada para bots, ruído de extensão, browsers legados

• Encaminhamento para Segment e Amazon SQS para pipelines de dados

13 padrões, armadilhas e táticas ao escolher entre LogRocket e Sentry

Depois de avaliações suficientes, certos padrões se repetem. Aqui estão os que mais vejo quando os times escolhem, combinam ou migram entre essas ferramentas.

1. Pagar em dobro por session replay

Os times adicionam o LogRocket para debugging de UX, depois ligam o Sentry Replay para contexto de erros e pagam duas vezes pela mesma capacidade. Escolha uma fonte de verdade para replay. Se a maior parte do uso de replay acontece na triagem de engenharia, apoie-se na Sentry. Se produto e design consomem replay diariamente, apoie-se no LogRocket ou em uma ferramenta dedicada de replay.

2. Ignorar volume de spans no mobile

Uma única sessão mobile pode produzir de 30 a 80 spans de performance quando você instrumenta navegação, chamadas de API e transações customizadas. Os times assumem que a alocação de 10M spans é generosa, depois batem o limite na semana dois. Audite suas taxas de amostragem do SDK antes do rollout de produção.

3. Esquecer dos filtros de entrada

Bots, extensões de browser e fragmentos de IE legado geram uma enorme parcela dos erros. Os filtros de entrada da Sentry descartam esses eventos antes da ingestão. O LogRocket tem controles similares. Times que pulam esse passo muitas vezes pagam excedentes sobre ruído que ninguém vai triar.

4. Confundir APM com product analytics

O APM da Sentry responde "o backend está lento?" Ele não responde "os usuários estão convertendo?" Plataformas de product analytics como Mixpanel, Amplitude ou UXCam respondem perguntas de conversão. Não espere que nenhuma das ferramentas substitua essa camada.

5. Capturar PII em excesso

O padrão do LogRocket é gravar o DOM, o que significa valores de formulário, emails e campos de pagamento, a menos que você os mascare explicitamente. Revise a documentação de privacidade do LogRocket antes que um time de compliance a encontre primeiro. O UXCam mascara PII por padrão.

6. Auto-hospedar a Sentry sem orçar tempo de ops

A Sentry é open source e auto-hospedável, o que parece gratuito. A instalação auto-hospedada precisa de Postgres, Redis, Kafka, ClickHouse e upgrades regulares. Um SRE em meio período custa mais que a fatura SaaS para a maioria dos times com menos de 100 engenheiros.

7. Pular o upload de source maps

Stack traces minificados na Sentry são inúteis. Ligue source maps no seu pipeline de CI no primeiro dia ou os engenheiros vão abandonar a ferramenta em uma sprint.

8. Não conectar a Sentry aos deploys

Release health é uma das melhores funcionalidades da Sentry, e só funciona se seu CI marca releases com SHAs de commit. Times que pulam isso perdem atribuição de regressão.

9. Tratar crashes de mobile e UX de mobile como o mesmo problema

Um crash é um stack trace. Um problema de UX é um usuário tocando cinco vezes em um botão morto e depois desinstalando. A Sentry lida com o primeiro, não com o segundo. Pareie com session replay mobile para cobrir os dois.

10. Comprar antes de instrumentar um piloto

Ambas as ferramentas oferecem camadas gratuitas generosas. Instrumente uma superfície de produto por duas semanas, meça o volume real de eventos e depois escolha um plano. Times que compram com base no plano cotado pelo vendedor rotineiramente pagam 40% a mais ou ficam sub-provisionados e batem excedentes.

11. Desconsiderar rage e dead clicks na Sentry

A Sentry introduziu sinais de frustração do usuário (rage clicks, dead clicks, slow clicks) em 2023. Se você adotou a Sentry antes disso e não revisou recentemente, pode estar subutilizando o que já paga.

12. Perder a integração com o Codecov

O Codecov agora canaliza linhas não cobertas para páginas de issues da Sentry. Se o seu time tem os dois, habilite isso. Muda a triagem ao mostrar se o caminho que falhou foi testado antes do release.

13. Não medir o tempo até o insight

A métrica real não é contagem de dashboards, é a rapidez com que um ticket de suporte se transforma em uma correção. Cronometre três tickets de suporte de ponta a ponta em cada ferramenta durante a avaliação. O vencedor vai ficar óbvio.

14. Tratar open source como gratuito

A licença open-source da Sentry (BSL) restringe revenda comercial e alguns usos em produção. Leia a licença antes de assumir que "open source" significa "sem amarras". Para muitas organizações, a versão SaaS é o único caminho prático.

15. Super-indexar em notas do G2

Ambas as ferramentas ficam no alto 4 no G2. O delta é ruído. Avaliações tendem a enviesar em direção a adotantes iniciais felizes e perdem a fadiga corporativa que se acumula no segundo ano. Converse com clientes de referência na sua escala, não só leia os tiles.

Considerações específicas por indústria

A stack de ferramentas certa depende bastante de que tipo de produto você entrega. Abaixo estão os padrões que vejo em seis verticais.

Fintech e bancos

Reguladores se importam com exposição de PII e residência de dados de sessão. A Sentry suporta residência de dados na UE e o LogRocket oferece hospedagem na UE em camadas Enterprise. Para apps de banco mobile, relatórios de crash precisam ser combinados com replay em nível de gesto para depurar fluxos de múltiplos passos como KYC, transferência de dinheiro e provisionamento de cartão. A redução de 142% em tickets de suporte da Recora é um padrão fintech típico: o problema não era um crash, era uma affordance de UI que os usuários interpretaram errado. Adicione uma camada de consentimento como OneTrust ou Cookiebot antes de habilitar replay em mercados regulados.

E-commerce e varejo

A queda no funil no checkout é o problema dominante. A Sentry vai te dizer se a API de pagamento lançou uma exceção. Ela não vai te dizer que 30% dos usuários abandonam no passo de endereço de entrega porque o dropdown de país fica cortado em celulares pequenos. Pareie monitoramento de erros com análise de funil e replay. O aumento de 15% em registros da Costa Coffee veio desse tipo de diagnóstico. O Baymard Institute aponta abandono médio de carrinho perto de 70%, e a maior parte disso é UX, não infraestrutura.

Saúde e bem-estar

Apps próximos de HIPAA precisam de mascaramento estrito e um BAA assinado. A captura padrão do LogRocket é arriscada aqui. O escopo padrão mais estreito da Sentry é mais seguro, mas nenhum substitui uma camada dedicada de consentimento e mascaramento. A Inspire Fitness cresceu o tempo no app em 460% usando evidências de heatmap e replay para reconstruir o onboarding, um fluxo de trabalho que exige uma ferramenta com captura nativa de gestos mobile. Revise as orientações do HHS sobre tecnologias de rastreamento antes de habilitar qualquer replay em páginas autenticadas.

SaaS e apps web B2B

Esse é o território natural do LogRocket. Replay de estado Redux, inspector do GraphQL e logs de console com escopo de sessão pagam a si mesmos quando um CSM precisa mostrar para a engenharia exatamente o que um usuário de trial viu. Pareie com a Sentry para exceções de backend e você tem a maior parte do que uma stack B2B típica precisa, desde que seja majoritariamente web-first. Integrações com Intercom e Zendesk permitem que o suporte cole URLs de replay diretamente em tickets.

Mídia, streaming e gaming

Volume de sessão é o inimigo aqui. Milhões de sessões por mês tornam ferramentas full-replay financeiramente insustentáveis. Amostre agressivamente (1-5%) e se apoie mais em monitoramento de erros mais session replay direcionado para coortes específicas de usuários. A marcação de telas do UXCam ajuda a focar a captura em telas de alto valor em vez de tudo. Para gaming especificamente, taxa de sessão sem crash é a métrica que importa, e Firebase Crashlytics mais Sentry normalmente cobrem isso.

Viagens e marketplaces

Paridade entre plataformas importa. Um usuário reserva no mobile e faz check-in na web. Uma stack de ferramentas que vê só metade dessa jornada perde os pontos de fricção reais. O aumento de 20 para 40% na adoção de funcionalidades da Housing.com veio de análise de funil que costurou as duas superfícies. Unificação de identidade entre sessões anônimas e autenticadas é o problema mais difícil aqui, e Segment ou RudderStack costuma ser a cola.

Ferramentas por categoria

Escolher entre LogRocket e Sentry raramente é toda a pergunta. Aqui está como a categoria mais ampla se mapeia.

Monitoramento de erros e APM. Sentry, Datadog, New Relic, Bugsnag, Rollbar, Raygun e Honeybadger. A Sentry lidera em experiência do desenvolvedor e open source. A Datadog ganha em grandes empresas já em sua plataforma.

Session replay web. LogRocket, FullStory, Hotjar, Microsoft Clarity, PostHog e Smartlook. O Clarity é gratuito e útil para times de marketing. O FullStory é a alternativa enterprise ao LogRocket.

Session replay mobile e product intelligence. UXCam, Mixpanel, Amplitude, Smartlook e Pendo. O UXCam é o único com replay nativo mobile, heatmaps, issue analytics, funis, retenção e uma analista de IA em uma única plataforma.

Relatório de crash especificamente para mobile. Firebase Crashlytics, Instabug, Embrace e Bugsnag. O Crashlytics é gratuito e padrão para times no Firebase. A Embrace vai mais fundo em performance.

Product analytics. Amplitude, Mixpanel, Heap, PostHog e UXCam. Amplitude e Mixpanel são os incumbentes. O PostHog é o desafiante open-source.

Dados e identidade de cliente. Segment, RudderStack e mParticle. Esses ficam à montante de todas as ferramentas acima e pagam a si mesmos assim que você tem mais de dois destinos.

Cobertura de teste e CI. Codecov (Sentry), Coveralls e SonarQube.

Feature flags e experimentação. LaunchDarkly, Statsig, Split e PostHog. Rollouts gatilhados por release combinam bem com o release health da Sentry para deploys seguros.

Erros comuns que os times cometem

1. Comprar pelo preço-base

Ambas as ferramentas anunciam preços de entrada baixos. O custo real é de 2 a 4x isso depois que você liga replay, spans, profiling e anexos. Modele o custo a 3x o volume de eventos projetado antes de assinar.

2. Assumir que mobile é uma caixinha de checkbox

"Tem SDK mobile" e "desenhado para mobile" não são a mesma coisa. Um SDK que porta padrões de captura da web para iOS vai perder gestos, sessões offline e congelamentos de UI. Teste com um app real por duas semanas antes de se comprometer.

3. Empilhar três ferramentas quando duas dariam conta

Uma stack comum que vejo: Sentry + LogRocket + Mixpanel + Hotjar. São quatro ferramentas e replay sobreposto. Audite sobreposições trimestralmente. A maioria dos times consegue consolidar em duas plataformas sem perder sinal.

4. Pular governança de dados até que um advogado pergunte

Mascaramento, limpeza de PII, retenção de dados e DPAs são chatos até virarem urgentes. Configure mascaramento no primeiro dia usando os controles de privacidade do LogRocket ou os data scrubbers da Sentry.

5. Não definir quem é o dono de qual ferramenta

A Sentry normalmente é de propriedade da engenharia. O LogRocket muitas vezes fica em uma zona cinzenta entre produto, suporte e engenharia. Sem um dono claro, ninguém mantém regras de amostragem, integrações ou limites de alerta.

6. Fadiga de alerta desde o primeiro dia

Ambas as ferramentas permitem alertar em todo erro novo. Não faça isso. Comece com crashes P0 e regressões de release, adicione mais só depois que a latência de triagem provar que você consegue lidar com elas. Fadiga crônica de alerta é o motivo pelo qual boas ferramentas são abandonadas.

7. Ignorar amostragem de sessão

Captura total raramente é necessária. Uma amostra de 10-25% mais captura 100% de sessões com erros normalmente entrega o mesmo insight a uma fração do custo. Ambas as ferramentas suportam amostragem dinâmica.

8. Tratar session replay como fita de QA

Session replay não é uma gravação de compliance. É uma ferramenta diagnóstica. Assistir a toda sessão é desperdício. Filtre por rage clicks, erros ou passos específicos do funil e assista só a esses.

9. Esquecer de medir o que melhorou

Instala uma ferramenta, entrega correções, nunca mede se a conversão ou retenção de fato se mexeu. Escolha duas métricas antes do rollout (por exemplo, sessões sem crash, conclusão de funil) e revise mensalmente.

10. Não considerar paridade mobile mais web

Se o seu produto abrange mobile e web, rodar ferramentas diferentes em cada metade cria pontos cegos no handoff. Plataformas unificadas que cobrem os dois, como o UXCam, eliminam isso.

Um modelo de maturidade para observabilidade de produto e engenharia

Nem todo time precisa de toda ferramenta no primeiro dia. Aqui está um playbook faseado que uso ao assessorar times.

Estágio 1: Sobrevivência (semanas 0-8). Instale uma ferramenta de monitoramento de erros e um reportador de crash. Para a maioria dos times isso é Sentry mais Firebase Crashlytics. Ligue source maps, releases e alertas no Slack. Defina uma rubrica P0 versus P1 para severidade de crash para que o on-call tenha uma árvore de decisão. Meta: nenhum crash de produção fica sem ser visto por mais de uma hora, e o tempo médio para reconhecer fica abaixo de 15 minutos.

Estágio 2: Diagnóstico (meses 2-4). Adicione session replay para a superfície de maior fricção. Se você é web-first, isso significa LogRocket ou similar. Se mobile, significa UXCam. Comece a linkar URLs de replay em tickets de suporte e relatórios de bug, e meça a redução no vai-e-volta entre suporte e engenharia. Meta: cortar pela metade o tempo médio de reprodução de bug.

Estágio 3: Product intelligence (meses 4-9). Acrescente análise de funil, coortes de retenção e heatmaps. Nesse estágio, a pergunta muda de "o que quebrou?" para "por que os usuários estão dando churn?" A Tara AI ou uma camada analista similar começa a pagar a si mesma aqui ao trazer à tona padrões em milhares de sessões sem exigir que um analista fique revisando vídeo. Defina as três métricas que você vai revisar semanalmente: taxa de ativação, retenção na quarta semana e principal evento de fricção.

Estágio 4: Otimização (mês 9+). Experimentação, teste A/B, churn preditivo e analítica de jornada entre plataformas. Feature flagging via LaunchDarkly ou Statsig normalmente entra na stack aqui, pareado com release health da Sentry para rollbacks seguros. A maioria dos times nunca chega limpa a esse estágio porque pulou governança no Estágio 1. Revisite mascaramento de dados, amostragem e propriedade antes de escalar.

O modo de falha comum é pular para o Estágio 3 sem o Estágio 1. Você não consegue analisar funis de forma confiável se metade dos seus erros de produção silenciosamente quebra o funil. Conserte o piso antes de decorar o teto.

Onde as duas ferramentas ficam aquém para times de produto mobile

Ambas as ferramentas nasceram na web. Seus SDKs mobile existem, mas nenhuma foi desenhada do zero para a experiência de app mobile, e isso aparece em três pontos:

1. Sem heatmaps em nível de gesto. Nenhum dos produtos mostra onde os usuários realmente tocam, rolam e pressionam-e-seguram em uma tela nativa.

2. Issue analytics fracos para UX mobile. Rage taps, congelamentos de UI (não crashes, mas frames congelados) e loops de navegação são trazidos à tona mal ou nem são.

3. Sem análise unificada de retenção e funil. Você ainda precisa de uma ferramenta separada de product analytics junto com elas.

Essa é a lacuna que os times continuam contratando uma terceira ferramenta para preencher. O que nos leva à alternativa.

A alternativa: UXCam para aplicativos móveis e web

O UXCam é uma plataforma de product intelligence e product analytics construída para cobrir apps móveis e a web. Ele combina session replay, heatmaps, issue analytics, funis e análise de retenção em um único lugar, com a Tara AI como analista de IA que processa sessões e te diz o que corrigir em seguida.

Está instalado em mais de 37.000 produtos e avaliado em 4,7 no G2.

O que o UXCam faz que LogRocket e Sentry não conseguem

Session replay nativo mobile. Cada toque, swipe e pinch capturado com mascaramento de PII por padrão. Funciona offline e sincroniza depois.

Heatmaps para toda tela. Heatmaps de toque, rolagem e gestos prontos para uso.

Issue analytics. Rage taps, congelamentos de UI e gestos não responsivos trazidos à tona automaticamente, com evidência em replay anexada.

Análise de funil. Encontre o passo exato em que os usuários abandonam e reproduza as sessões por trás da queda.

Análise de eventos embutida. Rastreie eventos dentro do app sem reinstrumentar para cada nova pergunta.

Resultados de clientes reais do UXCam

• A Recora reduziu tickets de suporte em 142% depois que o UXCam trouxe à tona que os usuários estavam pressionando e segurando um botão projetado para um único toque.

• A Inspire Fitness aumentou o tempo no app em 460% e cortou rage taps em 56% depois de reconstruir telas-chave com evidência de heatmap e replay.

• A Housing.com elevou a adoção de funcionalidades de 20% para 40% usando análise de funil para encontrar e corrigir fricção.

• A Costa Coffee aumentou registros em 15% depois de identificar uma queda de 30% entre a instalação do app e o cadastro no programa de fidelidade.

Preços do UXCam

O UXCam usa preços baseados em uso sob medida para seu volume de sessões e tamanho de time, com trial gratuito e sem cartão de crédito necessário para começar. Fale com o time para uma cotação calibrada para seu app.

Qual ferramenta você deveria escolher?

• Escolha Sentry se seu problema principal é exceções de backend, release health e dar aos engenheiros stack traces rápidos. Orce 2x o preço-base quando você ligar replay e APM.

• Escolha LogRocket se você entrega um frontend pesado em web ou pesado em Redux e quer replay amarrado ao estado. Espere o preço subir rápido em escala.

• Escolha UXCam se você entrega um app mobile ou um produto mobile mais web e quer product intelligence, não só logs de erro. Você recebe session replay, heatmaps, issue analytics, funis, retenção e uma analista de IA em uma só plataforma.

Muitos times rodam Sentry para crashes e UXCam para tudo relacionado a produto. Essa combinação cobre mais terreno do que LogRocket + Sentry e geralmente custa menos.

Perguntas frequentes

Quanto a Sentry realmente custa em escala?

O preço da Sentry começa em US$ 26/mês para o plano Team e US$ 80/mês para Business, mas o preço publicado é o piso, não o teto. Todo plano usa um modelo pay-as-you-go em que erros, replays, spans, anexos e profiling são medidos separadamente. Times rodando session replay em um produto de consumo de porte médio rotineiramente pagam de US$ 500 a US$ 3.000+ por mês quando os excedentes entram em ação. Antes de se comprometer, defina um teto PAYG e modele o custo a 3x o volume atual de eventos para evitar surpresas.

Sentry ou LogRocket é melhor para apps móveis?

Nenhuma é feita especificamente para mobile. A Sentry tem cobertura de SDK nativo mais ampla (iOS, Android, React Native, Flutter) e é forte para relatórios de crash, mas seus recursos de replay e UX ficam para trás no mobile. A história mobile do LogRocket é ainda mais fraca. Para uma stack nativa mobile, os times normalmente combinam Sentry para crashes com uma plataforma de product intelligence como o UXCam para session replay, heatmaps, issue analytics e funis. Essa combinação geralmente entrega mais insight por menos custo total do que empilhar LogRocket em cima da Sentry.

Eu posso usar LogRocket e Sentry juntas?

Sim, e muitos times fazem isso. O LogRocket lida com debugging de experiência de usuário no frontend enquanto a Sentry cobre exceções de backend e APM. As duas integram diretamente, de forma que um erro da Sentry pode linkar para a sessão do LogRocket em que ele ocorreu. A desvantagem é o custo: você está pagando por duas plataformas com funcionalidades sobrepost