> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.bchic.de/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Aktivitätsverlauf > Erkenne wann deine Besucher aktiv sind, finde Spitzenzeiten und verstehe die Verteilung über Stunden, Wochentage und Zeiträume. Aktivitätsverlauf Übersicht ## Übersicht Der Aktivitätsverlauf zeigt dir, wann deine Besucher deine Website nutzen. Statt nur Gesamtzahlen zu sehen, erkennst du hier zeitliche Muster: Welche Stunden bringen den meisten Traffic, welcher Wochentag ist der stärkste und wie verteilt sich die Aktivität zwischen Werktagen und Wochenende. Das hilft dir bei konkreten Entscheidungen: Wann solltest du Content veröffentlichen, wann Newsletter verschicken, wann Wartungsfenster planen oder wann dein Support-Team verfügbar sein sollte. *** ## Das Dashboard finden Der Aktivitätsverlauf liegt unter **Nutzerverhalten → Aktivitätsverlauf** in der Seitennavigation. Die Seite ist immer verfügbar und benötigt keine zusätzliche Konfiguration. *** ## Zeitraum und Filter Über die Toolbar oben wählst du den Analysezeitraum: **24h**, **7d**, **Letzte 30 Tage** oder **90d**. Alternativ kannst du über den Datepicker einen individuellen Zeitraum definieren. Mit den Pfeiltasten navigierst du schrittweise vor oder zurück. Über den **Konversionsfilter** rechts kannst du die Ansicht auf Sessions mit einem bestimmten Konversionsereignis einschränken. So siehst du nicht nur wann Besucher kommen, sondern wann sie konvertieren. *** ## Dashboard Komponenten ### KPI Cards Die drei Cards oben zeigen die wichtigsten Kennzahlen auf einen Blick: | Kennzahl | Bedeutung | | ------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------- | | **Spitzenstunde** | Die Stunde des Tages mit dem höchsten durchschnittlichen Traffic im gewählten Zeitraum | | **Spitzentag** | Der Wochentag mit dem höchsten durchschnittlichen Traffic | | **Werktag / Wochenende** | Prozentuale Verteilung der Sessions zwischen Montag bis Freitag und Samstag/Sonntag | ### Stundenverteilung / Wochenverteilung Das Balkendiagramm in der Mitte hat zwei Ansichten, zwischen denen du über die Tabs **Stündlich** und **Wöchentlich** wechselst. **Stündlich** zeigt die Besucherverteilung über die 24 Stunden eines Tages. Jede Stunde hat zwei Balken: den aktuellen Zeitraum (blau) und den vorherigen Vergleichszeitraum (grau). Der Balken mit dem höchsten Wert ist mit einem **Peak** Label markiert. **Wöchentlich** zeigt die Verteilung über die sieben Wochentage im gleichen Zwei-Balken-Format. So erkennst du auf einen Blick, ob sich das Nutzungsverhalten gegenüber dem Vormonat oder der Vorwoche verändert hat. ### Wochen Heatmap Die Heatmap unten kombiniert beide Dimensionen: Wochentage (vertikal) und Uhrzeiten (horizontal). Je dunkler eine Zelle, desto mehr Traffic fällt in dieses Zeitfenster. So erkennst du Hotspots wie „Donnerstag 13:00" oder ruhige Phasen wie „Sonntag Vormittag" ohne einzelne Zahlen lesen zu müssen. *** ## Typische Analysen **Content Timing optimieren** Veröffentliche Blog-Posts, Social Media Beiträge oder Newsletter zu Zeiten, in denen deine Zielgruppe tatsächlich aktiv ist. Die Stundenverteilung zeigt dir das Fenster mit der höchsten Reichweite. **Werktag vs. Wochenende bewerten** Ein hoher Wochenend-Anteil (z.B. 40%+) deutet auf ein B2C-Publikum hin. Liegt der Werktag-Anteil bei 80% oder mehr, hast du es vermutlich mit einem B2B-Profil zu tun. Die Verteilung hilft dir, Inhalte und Kampagnen auf das richtige Nutzungsmuster abzustimmen. **Wartungsfenster planen** Die Heatmap zeigt dir zuverlässig die ruhigsten Zeitfenster der Woche. Plane Deployments, Migrationen oder Wartungsarbeiten in diese Phasen, um möglichst wenige Nutzer zu beeinträchtigen. **Konversionszeiten identifizieren** Nutze den Konversionsfilter, um nur Sessions mit einer Konversion anzuzeigen. Wenn dein Traffic-Peak um 10:00 liegt, deine Conversions aber erst um 14:00 stattfinden, weißt du, dass Nutzer Zeit zum Entscheiden brauchen. > Kombiniere den Aktivitätsverlauf mit den Nutzergruppen, um Spitzenzeiten für verschiedene Zielgruppen getrennt zu analysieren. B2B-Besucher haben oft ein völlig anderes Timing als organischer Blog-Traffic.