LogRocket vs Sentry: funcionalidades, precios y la mejor alternativa

He revisado decenas de stacks de herramientas donde los equipos juntan LogRocket y Sentry porque cada una resuelve solo la mitad de lo que realmente necesitan. Una observa al usuario, la otra observa al código. Ninguna fue construida para aplicaciones móviles ni para los equipos de producto web, y ambas tienen modelos de precios que te sorprenden cuando el tráfico crece.

Esta comparación es para líderes de ingeniería y product managers que están evaluando LogRocket frente a Sentry, quieren una lectura honesta sobre dónde se ubica realmente el precio de Sentry y necesitan saber si una plataforma de product intelligence construida a propósito les serviría mejor.

Conclusiones clave

• Sentry es una herramienta de monitoreo de errores y APM open-source. Lo mejor para seguimiento de excepciones de backend y full-stack. Los precios de Sentry arrancan en $26/mes (Team) y $80/mes (Business), con tarifas pay-as-you-go que pueden dispararse rápido.

• LogRocket es una herramienta de session replay y monitoreo frontend para apps web e híbridas. Los planes pagos van de $99 a $460+ por mes dependiendo de sesiones y asientos.

• Las herramientas se superponen menos de lo que sugiere el marketing. Sentry es más fuerte en stack traces y fingerprinting de excepciones. LogRocket es más fuerte en debugging de UX basado en replay en la web.

• Ninguna es nativa móvil. Para equipos que lanzan apps iOS o Android, UXCam ofrece session replay, heatmaps, issue analytics (rage taps, congelamientos de UI), funnels y retención en una sola plataforma, con Tara AI como la analista de IA que hace aflorar qué arreglar a continuación.

• UXCam está instalado en más de 37.000 productos. Entre los resultados de clientes están Recora reduciendo los tickets de soporte un 142% después de detectar un problema de UI de press-and-hold, y Costa Coffee aumentando las registraciones un 15% tras arreglar una caída de funnel.

LogRocket vs Sentry de un vistazo

Cómo evalué LogRocket vs Sentry

Ponderé cinco criterios basados en las conversaciones de compra que sigo viendo en equipos de producto e ingeniería:

1. Profundidad del insight (30%). ¿La herramienta realmente te dice por qué un usuario se atascó o por qué falló el código, o solo registra un evento?

2. Transparencia de precios y economía a escala (25%). ¿El precio publicado coincide con lo que pagan los equipos con 1M de eventos o 100K de sesiones?

3. Preparación para mobile (20%). SDKs nativos, overhead de rendimiento, captura offline.

4. Integraciones y encaje con el flujo de trabajo (15%). Issue trackers, Slack, data warehouses, CI/CD.

5. Tiempo hasta el insight (10%). Cuánto demora desde la instalación hasta el primer hallazgo accionable.

Todo lo que sigue se mide contra esos cinco pesos. Saqué los precios de páginas públicas, crucé referencias con reseñas de G2 y Gartner Peer Insights, y trianguló contra facturas y datos de uso de equipos con los que trabajé directamente.

¿Qué es LogRocket?

LogRocket es una plataforma de monitoreo frontend y session replay fundada en 2015. Graba cada sesión de usuario en tu sitio o app, sincroniza el replay con solicitudes de red, logs de consola y estado de Redux, y permite a los desarrolladores recorrer el momento exacto en que un usuario se frustró. Levantó $25M en Serie C en 2022 co-liderada por Delta-v Capital y Battery Ventures.

Funcionalidades clave de LogRocket

Session replay para desarrolladores. Replay pixel-perfect con red, consola y estado de Redux integrados en la línea de tiempo. Útil cuando un bug solo se reproduce con un estado específico.

Seguimiento de errores y gestión de incidencias. Agrupa errores de frontend por impacto para que ingeniería pueda priorizar lo que realmente afecta los ingresos.

Monitoreo de rendimiento frontend. Core Web Vitals, llamadas API lentas, long tasks, conectados al session replay donde ocurrieron.

Precios de LogRocket

LogRocket publica tres niveles más un plan gratuito y una cotización Enterprise personalizada:

• Free: 1.000 sesiones/mes, retención limitada

• Team: $99/mes

• Professional: $460/mes

• Enterprise: personalizado

Pros: replay frontend de primera clase en web, integraciones con Redux y GraphQL, agrupación fuerte de errores.

Contras: el SDK móvil es un ciudadano de segunda, la curva de onboarding es real para equipos que vienen de herramientas APM puras, y los costos escalan de forma pronunciada una vez que activas retención completa de sesiones en un producto de consumo.

¿Qué es Sentry?

Sentry es una plataforma open-source de monitoreo de aplicaciones fundada en 2008. Comenzó como seguimiento de errores y se ha expandido a APM, session replay (vía rrweb), profiling y release health. Sentry es usado por alrededor de 4 millones de desarrolladores en más de 90.000 organizaciones.

Instalas el SDK, recibes alertas de excepciones con stack traces completos, contexto del dispositivo y versión de release. Sentry se integra de forma nativa con GitHub, Jira, Slack y la mayoría de sistemas de CI.

Funcionalidades clave de Sentry

Monitoreo de errores full-stack. Captura excepciones en backend (Python, Node, Go, Rust, PHP, Ruby), frontend (JS, React, Vue) y móvil (iOS, Android, React Native, Flutter) con una única vista unificada.

Monitoreo de rendimiento de aplicaciones. Tracing distribuido, spans de transacción, detección de consultas lentas y marcas de consultas N+1.

Session replay. Agregado en 2022 usando rrweb. Los replays están ligados a eventos de error, así ves los 30 segundos previos a un crash o excepción.

Precios de Sentry explicados

Esta es la sección que la mayoría de los equipos subestima hasta que llega la factura. Los precios de Sentry en 2025 se ven así (página de precios actual):

Cuánto cuesta realmente Sentry a escala

Los números publicados son precios base. Sentry usa un modelo pay-as-you-go (PAYG) donde fijas un techo mensual de volumen reservado y después pagas tarifas de excedente sobre cualquier cosa que supere ese límite. Las facturas del mundo real suelen venir de cuatro lugares:

1. Eventos de error por encima de la cuota. Los errores adicionales cuestan aproximadamente $0,00029 cada uno en el nivel Team, bajando ligeramente en Business.

2. Replays por encima de 500/mes. Los replays extra se cobran por unidad y una app de consumo ruidosa llega a este límite en días, no semanas.

3. Spans para monitoreo de rendimiento. Una sola sesión de usuario puede producir decenas de spans. Los equipos superan regularmente la asignación base de 10M.

4. Attachments y profiling. Habilitados por defecto en muchos SDKs, se facturan por separado.

Una SaaS Serie B que audité el último trimestre estaba pagando $2.400/mes en un plan Business que arrancaba en $80, impulsado casi por completo por excedentes de replay y spans. El arreglo fue poner un tope al PAYG, no un plan más barato.

El add-on de Codecov (adquirido por Sentry en 2022) son otros $29/mes si quieres cobertura de tests previa al despliegue.

Veredicto sobre los precios de Sentry: transparentes en la superficie, caros en la práctica una vez que activas replay y tracing. Presupuesta de 2 a 4 veces el número de la portada para cualquier app con tráfico real.

Pros y contras de Sentry

Pros: open source, calidad profunda de stack traces, integración fuerte de release health y CI, instalación más fácil de la categoría.

Contras: el insight a nivel UX es delgado comparado con herramientas replay-first, y los precios escalan con el volumen de formas que castigan el crecimiento.

Diferencias clave entre LogRocket y Sentry

Enfoque para la gestión de errores

LogRocket se ubica en el carril de "feedback de usuario y experiencia frontend". Califica los errores por impacto de usuario, captura rage clicks y dead clicks, y usa machine learning para agrupar excepciones ruidosas de frontend. Sentry se ubica en el carril de "monitoreo de excepciones y APM". Sobresale en stack traces, fingerprinting y alertas con release gating en todo el stack.

Si necesitas responder "¿por qué este usuario hizo rage-click?", LogRocket gana. Si necesitas "¿qué deploy introdujo este null pointer y quién es dueño del servicio?", Sentry gana.

Código fuente y arquitectura

LogRocket es propietario, alojado en Google Cloud, y usa la API MutationObserver para captura de sesiones. Sentry es open source en GitHub y se puede self-hostear si quieres correrlo en tu propia infraestructura, lo que cambia por completo el panorama de costos pero suma overhead operacional.

Alcance de los datos y privacidad

La captura por defecto de LogRocket es agresiva. Graba casi todo por defecto, y la empresa documenta su cumplimiento de GDPR y SOC 2 para tranquilizar a los compradores. El alcance de datos por defecto de Sentry es más estrecho (errores, no sesiones continuas), y depura datos sensibles antes de que lleguen al pipeline de ingesta.

Footprint técnico

LogRocket:

• SDK de JavaScript con captura del DOM basada en MutationObserver

• Más de 50 integraciones (Intercom, Segment, Jira, etc.)

• Funciona en cualquier navegador moderno, apps híbridas Cordova/HTML5, mobile nativo limitado

Sentry:

• Más de 100 SDKs en lenguajes y frameworks

• Replay basado en rrweb ligado a eventos de error

• Filtros entrantes para bots, ruido de extensiones, navegadores legacy

• Forwarding a Segment y Amazon SQS para pipelines de datos

13 patrones, tropiezos y tácticas al elegir entre LogRocket y Sentry

Después de suficientes evaluaciones, ciertos patrones se repiten. Estos son los que veo con más frecuencia cuando los equipos eligen, combinan o migran entre estas herramientas.

1. Pagar dos veces por session replay

Los equipos agregan LogRocket para debugging de UX, luego activan Sentry Replay para contexto de errores, y pagan dos veces por la misma capacidad. Elige una fuente de verdad para replay. Si la mayor parte del uso de replay ocurre en triaje de ingeniería, apóyate en Sentry. Si producto y diseño consumen replay a diario, apóyate en LogRocket o en una herramienta de replay dedicada.

2. Ignorar el volumen de spans en mobile

Una sola sesión móvil puede producir de 30 a 80 spans de rendimiento una vez que instrumentas navegación, llamadas a API y transacciones personalizadas. Los equipos asumen que la asignación de 10M de spans es generosa, y llegan al límite en la semana dos. Audita las tasas de muestreo de tu SDK antes del rollout a producción.

3. Olvidar los filtros entrantes

Los bots, extensiones de navegador y fragmentos legacy de IE generan una parte enorme de los errores. Los filtros entrantes de Sentry los descartan antes de la ingesta. LogRocket tiene controles similares. Los equipos que se saltan este paso suelen pagar excedentes sobre ruido que nadie jamás va a triajear.

4. Confundir APM con product analytics

El APM de Sentry responde "¿el backend está lento?". No responde "¿los usuarios están convirtiendo?". Plataformas de product analytics como Mixpanel, Amplitude o UXCam responden las preguntas de conversión. No esperes que ninguna de las dos herramientas reemplace esa capa.

5. Sobrecapturar PII

El default de LogRocket es grabar el DOM, lo que significa valores de formularios, emails y campos de pago a menos que los enmascares explícitamente. Revisa los documentos de privacidad de LogRocket antes de que un equipo de cumplimiento lo encuentre primero. UXCam enmascara PII por defecto.

6. Self-hostear Sentry sin presupuestar tiempo de operaciones

Sentry es open source y self-hosteable, lo que parece gratis. La instalación self-hosted necesita Postgres, Redis, Kafka, ClickHouse y upgrades regulares. Un SRE a medio tiempo cuesta más que la factura SaaS para la mayoría de los equipos de menos de 100 ingenieros.

7. Saltarse la subida de source maps

Los stack traces minificados en Sentry son inútiles. Conecta los source maps a tu pipeline de CI desde el día uno o los ingenieros rebotarán de la herramienta en un sprint.

8. No conectar Sentry con los deploys

El release health es una de las mejores funcionalidades de Sentry, y solo funciona si tu CI etiqueta los releases con SHAs de commit. Los equipos que se saltan esto pierden la atribución de regresiones.

9. Tratar los crashes móviles y el UX móvil como el mismo problema

Un crash es un stack trace. Un problema de UX es un usuario tocando cinco veces un botón muerto y después desinstalando. Sentry resuelve lo primero, no lo segundo. Emparéjalo con session replay móvil para cubrir ambos.

10. Comprar antes de instrumentar un piloto

Ambas herramientas ofrecen planes gratuitos generosos. Instrumenta una superficie de producto durante dos semanas, mide el volumen real de eventos y después elige un plan. Los equipos que compran basados en el plan que cotiza ventas rutinariamente pagan un 40% de más o se quedan cortos y caen en excedentes.

11. Pasar por alto rage clicks y dead clicks en Sentry

Sentry introdujo señales de frustración del usuario (rage clicks, dead clicks, slow clicks) en 2023. Si adoptaste Sentry antes de eso y no lo has revisado recientemente, puede que estés subutilizando lo que ya pagas.

12. Perderse la integración con Codecov

Codecov ahora lleva las líneas sin cobertura a las páginas de issues de Sentry. Si tu equipo tiene ambos, actívalo. Cambia el triaje al mostrar si el camino que falló fue testeado antes del release.

13. No medir el tiempo hasta el insight

La métrica real no es la cantidad de dashboards, es qué tan rápido un ticket de soporte se convierte en un arreglo. Cronometra tres tickets de soporte a través de cada herramienta de punta a punta durante la evaluación. El ganador será obvio.

14. Tratar el open source como gratis

La licencia open-source de Sentry (BSL) restringe la reventa comercial y algunos usos de producción. Lee la licencia antes de asumir que "open source" significa "sin letra chica". Para muchas organizaciones la versión SaaS es el único camino práctico.

15. Sobredimensionar las calificaciones de G2

Ambas herramientas están en el 4 y pico alto en G2. El delta es ruido. Las reseñas se sesgan hacia early adopters felices y se pierden la fatiga empresarial que se acumula en el año dos. Habla con clientes de referencia a tu escala, no solo leas tiles.

Consideraciones específicas por industria

El stack de herramientas correcto depende mucho del tipo de producto que lances. Abajo están los patrones que veo en seis verticales.

Fintech y banca

A los reguladores les importa la exposición de PII y la residencia de datos de sesión. Sentry soporta residencia de datos en la UE y LogRocket ofrece hosting en la UE en niveles Enterprise. Para apps de banca móvil, el crash reporting tiene que emparejarse con replay a nivel de gestos para debuggear flujos de múltiples pasos como KYC, transferencia de dinero y aprovisionamiento de tarjetas. La reducción del 142% en tickets de soporte de Recora es un patrón típico de fintech: la incidencia no era un crash, era una affordance de UI que los usuarios interpretaban mal. Agrega una capa de consentimiento como OneTrust o Cookiebot antes de habilitar el replay en mercados regulados.

E-commerce y retail

La caída del funnel en checkout es el problema dominante. Sentry te dirá si la API de pago lanzó una excepción. No te dirá que el 30% de los usuarios abandona en el paso de dirección de envío porque el desplegable de país está truncado en celulares chicos. Combina monitoreo de errores con funnel analytics y replay. El aumento del 15% en registraciones de Costa Coffee vino de este tipo de diagnóstico. El Baymard Institute sitúa el abandono promedio de carrito cerca del 70%, y la mayoría es UX, no infraestructura.

Salud y bienestar

Las apps cercanas a HIPAA necesitan enmascarado estricto y un BAA firmado. La captura por defecto de LogRocket es arriesgada acá. El alcance por defecto más estrecho de Sentry es más seguro, pero ninguno reemplaza una capa dedicada de consentimiento y enmascarado. Inspire Fitness aumentó el tiempo en app un 460% usando evidencia de heatmap y replay para reconstruir el onboarding, un flujo de trabajo que requiere una herramienta con captura de gestos nativa en mobile. Revisa las guías del HHS sobre tecnologías de tracking antes de habilitar cualquier replay en páginas autenticadas.

SaaS y apps B2B web

Este es el territorio de LogRocket. El replay del estado de Redux, el inspector de GraphQL y los logs de consola con alcance de sesión se pagan solos cuando un CSM necesita mostrarle a ingeniería exactamente qué vio un usuario de prueba. Combínalo con Sentry para excepciones de backend y tienes la mayoría de lo que un stack B2B típico necesita, siempre que seas mayormente web-first. Las integraciones con Intercom y Zendesk permiten al soporte pegar URLs de replay directamente en los tickets.

Medios, streaming y gaming

El volumen de sesiones es el enemigo acá. Millones de sesiones por mes hacen que las herramientas de replay completo sean financieramente inviables. Muestrea agresivamente (1-5%) y apóyate más en monitoreo de errores más session replay dirigido para cohortes de usuarios específicos. El etiquetado de pantallas de UXCam ayuda a enfocar la captura en pantallas de alto valor en lugar de capturar todo. Para gaming específicamente, la tasa de sesiones sin crashes es la métrica que importa, y Firebase Crashlytics más Sentry típicamente la cubren.

Viajes y marketplaces

La paridad entre plataformas importa. Un usuario reserva en mobile y hace check-in en web. Un stack de herramientas que ve solo la mitad de ese viaje se pierde los puntos de fricción reales. El aumento del 20 al 40% en adopción de funcionalidades de Housing.com vino de funnel analytics que cosían ambas superficies. El stitching de identidad entre sesiones anónimas y autenticadas es el problema más difícil acá, y Segment o RudderStack suelen ser el pegamento.

Herramientas por categoría

Elegir entre LogRocket y Sentry rara vez es la pregunta completa. Acá está cómo se mapea la categoría más amplia.

Monitoreo de errores y APM. Sentry, Datadog, New Relic, Bugsnag, Rollbar, Raygun y Honeybadger. Sentry lidera en experiencia de desarrollador y open source. Datadog gana en grandes empresas que ya están en su plataforma.

Session replay web. LogRocket, FullStory, Hotjar, Microsoft Clarity, PostHog y Smartlook. Clarity es gratis y útil para equipos de marketing. FullStory es la alternativa de nivel empresarial a LogRocket.

Session replay móvil y product intelligence. UXCam, Mixpanel, Amplitude, Smartlook y Pendo. UXCam es la única con replay nativo móvil, heatmaps, issue analytics, funnels, retención y una analista de IA en una sola plataforma.

Crash reporting específicamente para mobile. Firebase Crashlytics, Instabug, Embrace y Bugsnag. Crashlytics es gratis y estándar para equipos en Firebase. Embrace va más profundo en rendimiento.

Product analytics. Amplitude, Mixpanel, Heap, PostHog y UXCam. Amplitude y Mixpanel son los establecidos. PostHog es el retador open-source.

Customer data e identidad. Segment, RudderStack y mParticle. Estos están aguas arriba de todas las herramientas de arriba y se pagan solos una vez que tienes más de dos destinos.

Cobertura de tests y CI. Codecov (Sentry), Coveralls y SonarQube.

Feature flags y experimentación. LaunchDarkly, Statsig, Split y PostHog. Los rollouts con release gating se combinan bien con el release health de Sentry para deploys seguros.

Errores comunes que cometen los equipos

1. Comprar por el precio base

Ambas herramientas anuncian precios de entrada bajos. El costo real es 2 a 4 veces eso una vez que activas replay, spans, profiling y attachments. Modela el costo a 3x del volumen de eventos proyectado antes de firmar.

2. Asumir que mobile es un checkbox

"Tiene un SDK móvil" y "diseñado para mobile" no son lo mismo. Un SDK que porta patrones de captura web a iOS se perderá gestos, sesiones offline y congelamientos de UI. Testéalo con una app real durante dos semanas antes de comprometerte.

3. Apilar tres herramientas cuando dos alcanzarían

Un stack común que veo: Sentry + LogRocket + Mixpanel + Hotjar. Son cuatro herramientas con replay superpuesto. Audita las superposiciones cada trimestre. La mayoría de los equipos puede consolidar a dos plataformas sin perder señal.

4. Saltarse la gobernanza de datos hasta que un abogado pregunte

Enmascarado, depuración de PII, retención de datos y DPAs son aburridos hasta que son urgentes. Configura el enmascarado el día uno usando los controles de privacidad de LogRocket o los depuradores de datos de Sentry.

5. No definir quién es dueño de qué herramienta

Sentry suele ser propiedad de ingeniería. LogRocket muchas veces se ubica en una zona gris entre producto, soporte e ingeniería. Sin un dueño claro, nadie mantiene las reglas de muestreo, las integraciones ni los umbrales de alertas.

6. Fatiga de alertas desde el día uno

Ambas herramientas te dejan alertar en cada nuevo error. No lo hagas. Empieza con crashes P0 y regresiones de release, agrega más solo después de que la latencia de triaje demuestre que puedes manejarlas. La fatiga crónica de alertas es la razón por la que se abandonan las buenas herramientas.

7. Ignorar el muestreo de sesiones

La captura completa rara vez es necesaria. Un muestreo del 10-25% más captura del 100% de sesiones con errores usualmente entrega el mismo insight por una fracción del costo. Ambas herramientas soportan muestreo dinámico.

8. Tratar el session replay como cinta de QA

El session replay no es una grabación de cumplimiento. Es una herramienta diagnóstica. Ver cada sesión es un desperdicio. Filtra por rage clicks, errores o pasos específicos del funnel y mira solo esos.

9. Olvidarse de medir qué mejoró

Instalar una herramienta, lanzar arreglos, nunca medir si la conversión o la retención realmente se movieron. Elige dos métricas antes del rollout (por ejemplo, sesiones sin crashes, completación de funnel) y revísalas mensualmente.

10. No considerar la paridad mobile más web

Si tu producto abarca mobile y web, correr herramientas distintas en cada mitad crea puntos ciegos en el handoff. Las plataformas unificadas que cubren ambas, como UXCam, eliminan esto.

Un modelo de madurez para observabilidad de producto e ingeniería

No todos los equipos necesitan todas las herramientas el día uno. Acá está un playbook por etapas que uso cuando asesoro equipos.

Etapa 1: Supervivencia (semanas 0-8). Instala una herramienta de monitoreo de errores y un crash reporter. Para la mayoría de los equipos esto es Sentry más Firebase Crashlytics. Conecta source maps, releases y alertas de Slack. Define una rúbrica P0 versus P1 para severidad de crashes para que on-call tenga un árbol de decisión. Objetivo: ningún crash de producción pasa sin verse por más de una hora, y el tiempo medio hasta el reconocimiento se mantiene bajo 15 minutos.

Etapa 2: Diagnóstico (meses 2-4). Agrega session replay para la superficie de mayor fricción. Si eres web-first, eso significa LogRocket o similar. Si es mobile, eso significa UXCam. Empieza a linkear URLs de replay a tickets de soporte y reportes de bugs, y mide la reducción en idas y vueltas entre soporte e ingeniería. Objetivo: recortar el tiempo promedio de reproducción de bugs a la mitad.

Etapa 3: Product intelligence (meses 4-9). Suma funnel analytics, cohortes de retención y heatmaps. En esta etapa, la pregunta pasa de "¿qué se rompió?" a "¿por qué los usuarios están churneando?". Tara AI o una capa analista similar empieza a pagarse sola acá al hacer aflorar patrones en miles de sesiones sin requerir que un analista recorra video. Define las tres métricas que vas a revisar semanalmente: tasa de activación, retención a la semana cuatro y principal evento de fricción.

Etapa 4: Optimización (mes 9+). Experimentación, A/B testing, churn predictivo y analítica de journey entre plataformas. El feature flagging vía LaunchDarkly o Statsig típicamente se suma al stack acá, emparejado con el release health de Sentry para rollbacks seguros. La mayoría de los equipos nunca llega limpio a esta etapa porque se saltó la gobernanza en la Etapa 1. Revisa el enmascarado de datos, el muestreo y la propiedad antes de escalar.

El modo de falla común es saltar a la Etapa 3 sin Etapa 1. No puedes analizar funnels de forma confiable si la mitad de tus errores de producción rompen el funnel en silencio. Arregla el piso antes de decorar el techo.

Dónde se quedan cortas ambas herramientas para equipos de producto móvil

Ambas herramientas nacieron en la web. Sus SDKs móviles existen, pero ninguna fue diseñada desde cero para la experiencia de aplicaciones móviles, y eso se nota en tres lugares:

1. Sin heatmaps a nivel de gestos. Ningún producto te muestra dónde los usuarios realmente tocan, hacen scroll y presionan en una pantalla nativa.

2. Issue analytics débil para UX móvil. Rage taps, congelamientos de UI (no crashes, sino frames congelados) y loops de navegación se exponen pobremente o no se exponen del todo.

3. Sin análisis unificado de retención y funnel. Todavía necesitas una herramienta de product analytics separada junto a ellas.

Esa es la brecha que los equipos siguen cubriendo contratando una tercera herramienta. Lo que nos lleva a la alternativa.

La alternativa: UXCam para aplicaciones móviles y web

UXCam es una plataforma de product intelligence y product analytics construida para cubrir aplicaciones móviles y web. Combina session replay, heatmaps, issue analytics, funnels y analítica de retención en un solo lugar, con Tara AI como la analista de IA que procesa sesiones y te dice qué arreglar a continuación.

Está instalado en más de 37.000 productos y calificado con 4,7 en G2.

Lo que UXCam hace que LogRocket y Sentry no pueden

Session replay nativo móvil. Cada toque, deslizamiento y pellizco capturado con enmascarado de PII por defecto. Funciona offline y sincroniza después.

Heatmaps para cada pantalla. Heatmaps de toque, scroll y gestos listos para usar.

Issue analytics. Rage taps, congelamientos de UI y gestos que no responden expuestos automáticamente, con evidencia de replay adjunta.

Funnel analytics. Encuentra el paso exacto donde los usuarios abandonan y reproduce las sesiones detrás de la caída.

Analítica de eventos embebida. Trackea eventos dentro de la app sin reinstrumentar para cada pregunta nueva.

Resultados de clientes reales de UXCam

• Recora redujo los tickets de soporte un 142% después de que UXCam expusiera que los usuarios estaban presionando y manteniendo un botón diseñado para un solo toque.

• Inspire Fitness aumentó el tiempo en app un 460% y recortó los rage taps un 56% tras reconstruir pantallas clave con evidencia de heatmap y replay.

• Housing.com elevó la adopción de funcionalidades del 20% al 40% usando funnel analytics para encontrar y arreglar fricción.

• Costa Coffee aumentó las registraciones un 15% tras identificar una caída del 30% entre la instalación de la app y la inscripción al programa de lealtad.

Precios de UXCam

UXCam usa precios basados en uso adaptados a tu volumen de sesiones y tamaño de equipo, con una prueba gratuita y sin tarjeta de crédito requerida para empezar. Habla con el equipo para una cotización calibrada a tu app.

¿Qué herramienta deberías elegir?

• Elige Sentry si tu problema principal son las excepciones de backend, el release health y darle a los ingenieros stack traces rápidos. Presupuesta 2x el precio base una vez que actives replay y APM.

• Elige LogRocket si lanzas un frontend pesado en web o pesado en Redux y quieres replay ligado al estado. Espera que los precios suban rápido a escala.

• Elige UXCam si lanzas una aplicación móvil o un producto mobile más web y quieres product intelligence, no solo logs de errores. Obtienes session replay, heatmaps, issue analytics, funnels, retención y una analista de IA en una sola plataforma.

Muchos equipos corren Sentry para crashes y UXCam para todo lo relacionado con producto. Esa combinación cubre más terreno que LogRocket + Sentry y usualmente cuesta menos.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta realmente Sentry a escala?

Los precios de Sentry arrancan en $26/mes para el plan Team y $80/mes para Business, pero el precio publicado es el piso, no el techo. Cada plan usa un modelo pay-as-you-go donde los errores, replays, spans, attachments y profiling se miden por separado. Los equipos que corren session replay en un producto de consumo de tamaño medio pagan rutinariamente entre $500 y $3.000+ por mes una vez que los excedentes entran en juego. Antes de comprometerte, fija un tope PAYG y modela el costo a 3x tu volumen actual de eventos para evitar sorpresas.

¿Sentry o LogRocket es mejor para aplicaciones móviles?

Ninguna está construida a propósito para mobile. Sentry tiene una cobertura más amplia de SDKs nativos (iOS, Android, React Native, Flutter) y es fuerte para crash reporting, pero sus funcionalidades de replay y UX van atrás en mobile. La historia móvil de LogRocket es todavía más débil. Para un stack nativo móvil, los equipos típicamente combinan Sentry para crashes con una plataforma de product intelligence como UXCam para session replay, heatmaps, issue analytics y funnels. Esa combinación usualmente entrega más insight por menos costo total que apilar LogRocket encima de Sentry.

¿Puedo usar LogRocket y Sentry juntos?

Sí, y muchos equipos lo hacen. LogRocket maneja el debugging de experiencia de usuario frontend mientras Sentry c