Ein einziges Traffic-Diagramm zeigt, wie viel passiert, nicht wann. Zwei Websites können dieselben 10.000 monatlichen Besuche haben und trotzdem völlig unterschiedliche Rhythmen: Die eine bekommt einen Ansturm am Montagmorgen, die andere füllt sich gleichmäßig über Samstag- und Sonntagvormittage.
Die Website-Analytics von UseClick.io teilt diese eine Linie in drei Ansichten auf: ein Wochentags-Balkendiagramm, eine Stunde-nach-Wochentag-Heatmap und einen Monatstrend. Jede beantwortet eine andere Version derselben Frage: Wann ist mein Publikum wirklich da?
Alle drei werden in Ihrer lokalen Zeitzone dargestellt, sobald Sie das Dashboard öffnen, sodass das Muster zu Ihrer eigenen Uhr passt und nicht zu einem Server in einer anderen Region.
Drei Ansichten, eine Frage: Wann?
Jede Ansicht basiert auf denselben zugrunde liegenden Seitenaufrufdaten, nur unterschiedlich gruppiert: nach Wochentag, nach Stunde und Wochentag zusammen, oder nach Kalendermonat.
Wochentag
Ein Balkendiagramm mit dem Gesamt-Traffic für jeden Wochentag, sodass ein Werktags- oder Wochenend-Rhythmus auf einen Blick erkennbar ist.
Stunde-nach-Wochentag-Heatmap
Ein 7x24-Raster, jede Stunde jedes Wochentags, eingefärbt nach Traffic-Intensität mit der genauen Zahl beim Überfahren mit der Maus.
Monatstrend
Eine längerfristige Ansicht des Traffics über Monate hinweg, um Wachstum, Saisonalität oder die anhaltende Wirkung einer Kampagne zu erkennen.
Wochentag: Werktags- oder Wochenend-Publikum?
Die Wochentagsansicht addiert jeden Besuch, der auf einen Montag fällt, jeden Besuch, der auf einen Dienstag fällt, und so weiter, und stellt die sieben Summen als Balkendiagramm dar. So lässt sich schnell beantworten: Kommt dieses Publikum während der Arbeitswoche oder am Wochenende?
So funktioniert es
Jeder Seitenaufruf im gewählten Zeitraum wird dem Wochentag zugeordnet, an dem er in Ihrer lokalen Zeitzone stattfand, und dann zu sieben Summen zusammengefasst, Montag bis Sonntag.
Wofür es gedacht ist
Ein B2B-Tool mit überwiegend Balken von Montag bis Freitag kann am Wochenende getrost ruhen. Ein Consumer- oder Hobby-Publikum mit Schwerpunkt Samstag und Sonntag zeigt das Gegenteil: Inhalte und Aussendungen am Wochenende lohnen sich.
Stunde nach Wochentag: das vollständige 7x24-Bild
Die Heatmap ist die detaillierte Version des Wochentagsdiagramms: Statt eines Balkens pro Tag gibt es ein Raster mit 7 Spalten und 24 Zeilen, jeder Wochentag bis auf die Stunde genau. Jede Zelle wird danach eingefärbt, wie viel Traffic in genau diesem Stunden-Tages-Feld stattfand, sodass das Muster einer ganzen Woche auf einen Blick sichtbar wird.
7 Tage x 24 Stunden
Die Spalten sind die sieben Wochentage, die Zeilen die 24 Stunden des Tages, was 168 einzelne Zellen ergibt, eine für jede Stunde, die in einer Woche vorkommen kann.
Farbintensität
Die Zellenfärbung folgt einer Farbintensitätsskala: Je heller die Zelle, desto weniger Traffic gab es in dieser Stunde; je dunkler, desto mehr.
Genaue Zahl beim Überfahren mit der Maus
Die Färbung zeigt das Muster auf einen Blick, doch beim Überfahren einer Zelle mit der Maus erscheint die genaue Besucherzahl für diese Stunde und diesen Tag, ohne dass Sie anhand der Farbe schätzen müssen.
Monatstrend: die langfristige Sicht
Wochentags- und Stundenmuster beschreiben eine typische Woche, zeigen aber kein Wachstum. Die Monatstrend-Ansicht stellt den Traffic über einen längeren Zeitraum von Kalendermonaten dar, sodass ein langsamer Anstieg, eine saisonale Schwankung oder ein Ausschlag durch einen bestimmten Launch gegenüber dem gewöhnlichen Wochenrhythmus auffällt.
Wofür es gedacht ist
Nutzen Sie es, um zu bestätigen, dass eine Änderung, ein neuer Content-Push, eine bezahlte Kampagne, ein Produkt-Launch, sich über Wochen und Monate wirklich ausgewirkt hat und nicht nur an einem ungewöhnlich starken Tag.
Immer in Ihrer Zeitzone
Alle drei Ansichten, das Wochentagsdiagramm, die Heatmap und der Monatstrend, werden in Ihrer lokalen Zeitzone dargestellt, sobald Sie das Dashboard öffnen. Eine Stunde, die auf der Heatmap mit 20 Uhr beschriftet ist, bedeutet 20 Uhr bei Ihnen, nicht 20 Uhr UTC oder 20 Uhr am Standort des Servers.
Für ein über Zeitzonen verteiltes Team bedeutet das: Jede Person sieht dasselbe zugrunde liegende Muster passend zur eigenen Uhr, ohne die Umrechnung selbst vornehmen zu müssen.
Das Muster nutzen
Zu wissen, wann Ihr Publikum wirklich aktiv ist, wird zu einer Timing-Entscheidung: veröffentlichen, versenden oder starten Sie dann, wenn die Heatmap zeigt, dass Menschen da sind, statt nach einer allgemeinen 9-bis-17-Uhr-Annahme.
Werktagsabende
Leuchtet die Heatmap von Montag bis Freitag zwischen etwa 18 und 22 Uhr Ortszeit auf, ist das ein Hinweis, dass das Publikum nach Feierabend browst, ein natürliches Zeitfenster für einen Content-Drop oder einen E-Mail-Versand.
Wochenendvormittage
Sind Samstag- und Sonntagvormittage am dunkelsten, landet eine Kampagne, die für einen typischen Dienstag um 9 Uhr geplant ist, in der ruhigsten Zeit der Woche, ein Wochenendvormittag passt besser zu diesem Publikum.
Sobald ein Startfenster feststeht, gruppieren Sie die Links für diesen Push in einer Kampagne, um zu verfolgen, wie sie gegenüber dem auslösenden Muster abschneidet.
Teil Ihres Website-Analytics-Dashboards
Traffic-Muster sind kein separates Tool. Sie sind ein Abschnitt desselben Website-Analytics-Dashboards, das Seitenaufrufe, Quellen, Geografie und Geräte für Ihre Website erfasst.
Dieselben Daten, andere Perspektive
Wochentags-, Heatmap- und Monatsansichten basieren auf denselben Seitenaufrufdaten wie der Rest Ihres Dashboards, ohne separates Skript oder Setup.
Keine zusätzliche Einrichtung
Die drei Ansichten erscheinen automatisch, sobald Ihr Website-Analytics-Skript installiert ist. Es gibt nichts zusätzlich zu aktivieren.
Standardmäßig datenschutzfreundlich
Muster werden aus demselben cookie- und IP-freien Tracking berechnet, das in der gesamten UseClick.io-Analyse verwendet wird, sodass die Timing-Erkenntnis ohne zusätzliche Datenschutz-Kompromisse kommt.
Für klickgenaues Timing auf einzelnen Kurzlinks siehe Link-Analyse und Tracking. Die Traffic-Muster selbst sind Teil der vollständigen Website-Analytics-Funktionen.