Web-Analytics

Ihre Website, verstanden.

Sofortige Segmente. Live-Journeys. Anomalien in dem Moment, in dem sie passieren.

Web-Pop verarbeitet Ihre rohen Web-Events und beantwortet die Fragen, die Sie sich ohnehin stellen — wer kauft, wo brechen Besucher ab, was sieht nach Betrug aus, was sieht nach Automatisierung aus — ohne Pipeline, ohne Data Warehouse, ohne Warten auf Batch-Jobs.

Keine Pipeline Kein Data Warehouse Keine Batch-Jobs Kein Datenverlust Ein Binary
Was es sieht

Sechs Antworten, eine Engine

👥

Zielgruppen-Segmente

Käufer, Hochinteresse-Nutzer, engagierte Nutzer, Bounce-Verkehr, Mobil, organisch — in Millisekunden bereit, nicht erst nach dem nächtlichen Job.

🛒

Kauf-Journey

Seitenaufruf → in den Warenkorb → Kauf, in Reihenfolge, pro Session. Wo Ihre Besucher abbrechen — und was konvertiert.

🚨

Umsatz-Anomalien

Käufe, die für ihre eigene Traffic-Quelle ungewöhnlich hoch sind. Eingefangen in dem Moment, in dem sie eintreffen — mit Confidence-Score.

🤖

Bot-Erkennung

Besucher, deren Seitenaufrufe unmöglich schnell sind. Getrennt von echten Menschen — ohne eine einzige Regel.

🔁

Verhaltensmuster

Die häufigsten Event-Sequenzen — und die seltensten, die meist die interessanten sind.

🕗

Spitzenzeiten

Wann Ihr Traffic und Ihr Umsatz wirklich passieren — Stunde für Stunde.

⚖️ Patent angemeldet

Die Kerntechnologie hinter Web-Pop ist patentrechtlich geschützt, daher können wir nicht teilen, wie sie funktioniert — nur, was sie zurückgibt. Jeder Endpoint liefert lesbare Erkenntnisse: Zahlen, Namen, Prozentwerte, Confidence-Scores. Die Interna bleiben bei uns.

API

Nur-Insight-Endpunkte

Read-only, JSON rein und raus. Keine Schreiboperationen, keine Konfiguration — die Demo ist ein fester Snapshot eines Datensatzes.

MethodeEndpointLiefert
GET/summaryEvents, Nutzer, Sessions, Käufe, Käufer, Bounce-Rate, durchschnittlicher Bestellwert
GET/segmentsBenannte Zielgruppen-Segmente mit Nutzerzahlen
GET/funnelKauf-Journey-Schritte: Nutzer, Konversions-%, Drop-off-%
GET/anomalies?z=3&limit=20Umsatz-Ausreißer mit intransparenten IDs und Confidence-Scores
GET/bots?z=3&limit=20Automatisierte Besucher mit intransparenten IDs und Timing-Statistiken
GET/patterns?n=3&k=10Häufigste und seltenste Event-Sequenzen
GET/peak-hoursEvent-Volumen nach Tagesstunde
GET/healthService-Status und Uptime
Skala

Zahlen, keine Versprechen

1M
Events beim Start indiziert
~0,5s
vollständiger Index-Aufbau
ms
Segment-Abfragen
0
verlorene Daten