Erfahre, welche Quelle dir Geld gebracht hat – und woher wir das wissen.

Tally ist Umsatz-Analytics, die ihre Arbeit zeigt. Es verknüpft jeden Verkauf von Stripe, Paddle, Lemon Squeezy, Polar, WooCommerce oder Squarespace mit dem Besuch, der den Käufer brachte, und gibt jedem Verkauf einen Beleg: den Nachweis, die Methode, die ihn verknüpft hat, und wie sicher das ist. Ein WooCommerce- oder Squarespace-Shop ist mit einem Klick verbunden, und jeder andere Anbieter kann seine Verkäufe an die Payments API senden.

14 Tage kostenlos, ohne Kreditkarte.

Beispiel
  1. Googlegoogle.comRedditreddit.com/r/SaaSChatGPTchatgpt.comNewsletterutm_medium=emailx.comt.co
  2. Las /pricing Vereinigte StaatenAustin · Safari unter iOSLas /blog/stripe-fees DeutschlandBerlin · Firefox unter LinuxLas /compare KanadaToronto · Chrome unter macOSLas / Vereinigtes KönigreichLeeds · Edge unter WindowsLas /launch NiederlandeUtrecht · Chrome unter Android
  3. Verkauf: 49,00 $ Google zugerechnetVerkauf: 120,00 $ Reddit zugerechnetVerkauf: 49,00 $ ChatGPT zugerechnetVerkauf: 19,00 $ Newsletter zugerechnetVerkauf: 79,00 $ x.com zugerechnet
yoursite.comBeispieldaten

Revenue

$1,636

28%vs the 7 days before

after $39 in refunds and chargebacks

Conversion

1.0%

5%vs the 7 days before

Revenue per visitor

$0.52

No changevs the 7 days before

Linked to a visitor

85%

6 payments, $234 not linked. See what to fix

Visitors

3,174

29%vs the 7 days before

Pageviews

8,306

29%vs the 7 days before

Engaged time per visit

46s

11%vs the 7 days before

Live now

4

visitors in the last 5 minutes

Visitors and revenue

  • Visitors
  • Revenue
  1. GoogleOrganic Search976$312
  2. Direct718$301
  3. x.comOrganic Social398$268
  4. RedditOrganic Social241$115
  5. ChatGPTAI Assistants235$175
  6. Hacker NewsOrganic Social184$83
  7. NewsletterEmail131$94
  8. PerplexityAI Assistants78$57

Pages

  1. /2,054$822
  2. /pricing1,129$299
  3. /blog/stripe-fees564$94
  4. /docs361$38
  5. /compare302$29
  6. /changelog184$67
  7. /blog/launch-week164$20
  8. /signup125$38

A page's revenue is what visitors who viewed it paid afterwards in this period. One sale counts on every page its buyer saw, so the column adds up to more than the total.

Countries

  1. United States1,111$414
  2. Germany342$273
  3. United Kingdom299$292
  4. India211$219
  5. Canada168$72
  6. France123$38
  7. Netherlands98$35
  8. Brazil94$63

Devices

  1. Desktop2,155$860
  2. Mobile1,129$505
  3. Tablet100$42

What Direct was

Last 7 days · 855 visitors with no referrer

Visits that came with no referrer, and our best reading of each: a guess from the page they landed on, the device and the browser, not a certainty.

Our best reading

Typed or bookmarked

416 visitors · 49% of Direct

Someone typed your address or opened a bookmark: people who already know where to find you.

How we read it: No referrer, a landing on your home page or a one-part path such as /pricing, on a desktop.

Our best reading

Back from checkout

79 visitors · 9% of Direct

A buyer coming back from the payment page in a new visit. They were already here; this visit isn't a new arrival.

How we read it: A payment provider as the referrer, or a landing on a checkout success address, at the start of a visit.

Our best reading

Instagram in-app browser

65 visitors · 8% of Direct

Opened inside Instagram's own browser, which keeps the post or profile the link was in to itself.

How we read it: Instagram's mark in the browser's user agent, and no referrer. Sources count these visits under Instagram, Organic Social.

Our best reading

TikTok in-app browser

36 visitors · 4% of Direct

Opened inside TikTok's own browser, which keeps the post or profile the link was in to itself.

How we read it: TikTok's mark in the browser's user agent, and no referrer. Sources count these visits under TikTok, Organic Social.

Our best reading

LinkedIn in-app browser

22 visitors · 3% of Direct

Opened inside LinkedIn's own browser, which keeps the post or profile the link was in to itself.

How we read it: LinkedIn's mark in the browser's user agent, and no referrer. Sources count these visits under LinkedIn, Organic Social.

Our best reading

Facebook in-app browser

14 visitors · 2% of Direct

Opened inside Facebook's own browser, which keeps the post or profile the link was in to itself.

How we read it: Facebook's mark in the browser's user agent, and no referrer. Sources count these visits under Facebook, Organic Social.

Genauer hinsehen

  1. Mit einem Besucher verknüpftWie viel des Umsatzes mit einem Besuch verknüpft ist, mit einem Link zur Korrekturliste für den Rest.Abdeckung
  2. Umsatz in jeder ZeileJede Quelle, Seite und jedes Land mit dem Geld, das seine Besucher bezahlt haben, und jeder Verkauf mit seinem Beleg.Belege
  3. Was Direct warBesuche ohne Referrer, aufgeteilt in eingetippt, geteilte Links, Rückkehr vom Checkout und In-App-Browser.Traffic
Abb. 1Das Dashboard selbst, auf einer Beispiel-Website mit erfundenen Zahlen. Wähle einen Zeitraum, wechsle zwischen Quellen und Kanälen, fahre über das Diagramm oder wähle eine Lesart von Direct.

Was nur Tally kann

DataFast, die Umsatz-Analytics, die wir im Oktober 2026 Funktion für Funktion verglichen haben, kann keines dieser vier.

  1. Beispiel

    49,00 $

    1. Erster Besuch2. Okt.
    2. Zugerechneter Besuch14. Okt.
    3. Verknüpfung14. Okt.
    4. Zahlung14. Okt.

    Checkout-Metadaten, hohe Sicherheit

    Ein Beleg für jeden Verkauf

    Die Besuche dahinter, was die Zahlung mit ihnen verknüpft hat, die Methode und wie sicher sie ist. Wenn nichts einen Verkauf verknüpft, sagt der Beleg das: Geraten wird nie.

    Einen Beleg ansehen
  2. Beispiel

    86 %verknüpft

    KorrekturCheckout Sessions ohne Besucher-ID9 Zahlungen, 343 $

    metadata: { tally_visitor_id: id }

    Abdeckung, mit Korrektur

    Wie viel deines Umsatzes mit einem Besucher verknüpft ist, jeder Grund, warum der Rest es nicht ist, und der Code, der es behebt.

    Zur Korrekturliste
  3. Beispiel

    Am häufigsten geklickt auf /pricing

    1. #plan-pro .plan-cta424
    2. #billing-yearly31 × Rage236

    Replays und Heatmaps direkt neben dem Umsatz

    Sieh dir den aufgezeichneten Besuch hinter einem Verkauf direkt aus dem Beleg an, und sieh, wo geklickt und wie weit gelesen wird.

    Zu den Replays
  4. Beispiel
    Das Kunden-Ökosystem der Beispiel-Website: Tausende Besucher als leuchtende Partikel, in benannten Gruppen gesammelt und nach Gesundheit gefärbt.Das Kunden-Ökosystem der Beispiel-Website: Tausende Besucher als leuchtende Partikel, in benannten Gruppen gesammelt und nach Gesundheit gefärbt.

    Labs: deine Kunden, lebendig

    Besucher als lebendiges Ökosystem, das sich Woche für Woche bewegt, und ein Fluss in Pastelltönen von der ersten Quelle bis zum Verkauf, gezeichnet nur aus dem, was sie getan haben.

    Zu Labs

01Traffic

Woher Besucher kommen, in Namen, die du verwenden würdest.

Referrer werden zu Quellen, die du wiedererkennst: t.co ist x.com, chatgpt.com ist ChatGPT und news.ycombinator.com ist Hacker News. Jede Quelle gehört zu einem Kanal, und Menschen, die von KI-Assistenten kommen, bekommen einen eigenen Kanal. Jede Zeile der Aufschlüsselung zeigt ihre Besucher und den Umsatz dahinter.

KI-Crawler werden getrennt gezählt, nie als Besucher; die meisten führen nie das Skript einer Seite aus, deshalb melden ein paar Zeilen auf deinem Server sie. Andere Bots und automatisierte Browser werden gar nicht gezählt. Und Direct, die Besuche ohne Referrer, wird als das gedeutet, was es am wahrscheinlichsten war: eingetippt oder per Lesezeichen, ein geteilter Link, eine Rückkehr vom Checkout oder der eigene Browser einer App. Das Dashboard oben zeigt es.

  • t.co/3xYq…x.comOrganic Social
  • www.google.deGoogleOrganic Search
  • chatgpt.comChatGPTAI Assistants
  • news.ycombinator.comHacker NewsOrganic Social
  • ?utm_source=newsletterNewsletterEmail
  • In-App-Browser von InstagramInstagramOrganic Social

Getrennt gehalten, keine Besucher

  • GPTBot
  • ClaudeBot
  • PerplexityBot
  • Bytespider
Abb. 2Wie aus einem rohen Referrer eine Quelle und ein Kanal wird. KI-Crawler werden für sich aufgeführt.

Die Stoßzeiten zeigen den Zeitraum nach Wochentag und Stunde, für Besuche, Verkäufe oder Umsatz, und nennen die drei stärksten Stunden nur, wenn die Daten es hergeben.

Beispiel

Peak hours

Last 30 days · UTC

Busiest on Tuesdays, 14:00–17:00

1.9× the visits of an average three hours. Post around Tue 13:00 to be there as they arrive.

000102030405060708091011121314151617181920212223Total
Mon2,11723$954
Tue3,08636$1,417
Wed2,18123$997
Thu2,05722$942
Fri1,84421$874
Sat2,21324$1,007
Sun1,78620$827
All15,284169$7,019
Busiest three hours

Shades are each hour's average over the times this period holds it, so a weekday that comes round five times doesn't outshine one that comes round four. The totals beside and below are the period's actual sums, not averages.

Abb. 3Stoßzeiten auf der Beispiel-Website, über die letzten 30 Tage. Wechsle zwischen Besuchen, Verkäufen und Umsatz, oder fahre über eine Stunde.

02Besucher

Jeder Besucher, woher er kam und was er bezahlt hat.

Eine Zeile pro Besucher: ein freundlicher Name und ein Avatar, gezeichnet aus seiner ID, wo er ist und womit, woher sein letzter Besuch kam und welche Seiten er dabei aufrief, aktive Zeit pro Besuch und was er bezahlt hat. Öffne eine Zeile, und jeder Besuch ist da; die Journey-Seite hat jede Seite, jedes Ziel und jede Zahlung.

Sortiere nach „Likely to buy“, und der Wert sagt, was ihn treibt: wiederkommen und Zeit auf Preis- und Checkout-Seiten. Im Modus ohne Cookies ist eine Zeile ein Besuch, und die Seite sagt das.

Beispiel

11.293 Besucher · 133 zahlend · letzte 30 Tage

  1. Glad HamsterCustomerBerlin, Germany · Desktop · FirefoxRedditOrganic Sociallatest visit: 4 pages/blog/stripe-fees+2/thanks3 visits3m 08s median6m 42s longest$49

    Visits, last 30 days

    Whole journey
    1. RedditOrganic Social
      /blog/stripe-fees/pricing/signup/thanks

      4 pages · 6m 42s engaged · 1 goal$49 credited to this visit

    2. Directtyped or bookmark
      /pricing/docs

      2 pages · 1m 36s engaged

    3. GoogleOrganic Search
      /blog/stripe-fees/

      2 pages · 3m 08s engaged

  2. Cosy CapybaraAustin, United States · Mobile · SafariGoogleOrganic Searchlatest visit: 2 pages//pricing1 visit1m 11s engaged–

    Visits, last 30 days

    Whole journey
    1. GoogleOrganic Search
      //pricing

      2 pages · 1m 11s engaged

  3. Spry BisonToronto, Canada · Desktop · ChromeChatGPTAI Assistantslatest visit: 4 pages/compare+2/docs/api2 visits3m 57s median5m 44s longest–

    Visits, last 30 days

    Whole journey
    1. ChatGPTAI Assistants
      /compare/pricing/docs/docs/api

      4 pages · 5m 44s engaged · 1 outbound click

    2. PerplexityAI Assistants
      /compare

      1 page · 2m 09s engaged

  4. Snug CapybaraCustomerLeeds, United Kingdom · Desktop · EdgeNewsletterEmaillatest visit: 2 pages/changelog/2 visits1m 41s median2m 34s longest$120

    Visits, last 30 days

    Whole journey
    1. NewsletterEmail
      /changelog/

      2 pages · 2m 34s engaged

    2. Directtyped or bookmark
      /

      1 page · 48s engaged

  5. Bubbly LlamaUtrecht, Netherlands · Mobile · Chromex.comOrganic Sociallatest visit: 1 page/blog/launch-week1 visit1m 04s engaged–

    Visits, last 30 days

    Whole journey
    1. x.comOrganic Social
      /blog/launch-week

      1 page · 1m 04s engaged

  6. Velvet PenguinBengaluru, India · Desktop · ChromeHacker NewsOrganic Sociallatest visit: 3 pages/blog/stripe-fees/docs/pricing1 visit4m 56s engaged–

    Visits, last 30 days

    Whole journey
    1. Hacker NewsOrganic Social
      /blog/stripe-fees/docs/pricing

      3 pages · 4m 56s engaged

  7. Keen KoalaCustomerSão Paulo, Brazil · Tablet · SafariDirecttyped or bookmarklatest visit: 3 pages//pricing/signup2 visits1m 49s median3m 03s longest$29

    Visits, last 30 days

    Whole journey
    1. Directtyped or bookmark
      //pricing/signup

      3 pages · 3m 03s engaged · 1 goal$29 credited to this visit

    2. Directtyped or bookmark
      /

      1 page · 35s engaged

Abb. 4Die Besucherliste der Beispiel-Website, neueste zuerst, mit den aufgeklappten Besuchen eines Kunden.

03Umsatz

Jede Zahlung, von jedem Anbieter, in Dollar, ohne Steuer.

Verbinde Stripe, Paddle, Lemon Squeezy oder Polar mit einem Schlüssel, den du erstellst, beschränkt auf das, was Tally liest, und die Berechtigung, einen eigenen Webhook anzulegen. Zuerst kommen die letzten 365 Tage, dann jede Zahlung, sobald sie passiert.

WooCommerce- und Squarespace-Shops verbindest du mit einem Klick. Bestätige Tally auf dem eigenen Bildschirm von WooCommerce, von der Seite „Integrations“ oder vom WordPress-Plugin von Tally aus, oder auf der Bestätigungsseite von Squarespace, und ein Jahr an Bestellungen kommt herein, Erstattungen eingeschlossen. Eine WooCommerce-Bestellung verknüpft sich mit ihrem Besuch über die Seite „Bestellung erhalten“ oder über die Besucher-ID, die das Plugin beim Checkout an der Bestellung speichert; eine Squarespace-Bestellung über die Bestellstatusseite, mit den Zeilen von Tally in Code Injection. WooCommerce, Schritt für Schritt; Squarespace, Schritt für Schritt.

Stripe geht am tiefsten: Checkout, Payment Links, Abos und Rechnungen, und das Snippet markiert Payment Links von selbst. Paddle, Lemon Squeezy und Polar verknüpfen einen Verkauf über die Besucher-ID, die an ihren Checkout übergeben wird, oder über die E-Mail-Adresse des Käufers.

Jeder andere Anbieter, von Gumroad oder FastSpring bis zu deiner eigenen Abrechnung: Dein Server sendet jede Zahlung an die Payments API, im Body, den auch DataFast annimmt, und sie wird wie der Rest verknüpft. Es kommt nur an, was du sendest; nichts wird importiert.

Neue Verkäufe, Verlängerungen, Upgrades, Erstattungen und Rückbuchungen werden unterschieden. Beträge sind ohne Steuer und werden zum Kurs der Europäischen Zentralbank für diesen Tag in US-Dollar umgerechnet. Eine Zahlung wird einmal gezählt, wie auch immer der Anbieter sie meldet.

  • Stripe

    Liest
    Checkout, Payment Links, Abos und Rechnungen, mit Erstattungen und Rückbuchungen.
    Verknüpft einen Verkauf über
    Die Besucher-ID in den Checkout-Metadaten, die Markierung, die das Snippet Payment Links von selbst hinzufügt, die Session-ID von Stripe auf deiner Erfolgsseite oder die E-Mail-Adresse des Käufers.
    Verbunden mit
    Ein eingeschränkter Schlüssel
  • Paddle

    Liest
    Transaktionen und Abos, mit Erstattungen und Rückbuchungen.
    Verknüpft einen Verkauf über
    Die Besucher-ID in customData von Paddle.js oder in custom_data einer Transaktion, das Verlängerungen behalten; oder die E-Mail-Adresse des Kunden.
    Verbunden mit
    Ein API-Schlüssel mit nur den nötigen Berechtigungen
  • Lemon Squeezy

    Liest
    Bestellungen und Abo-Rechnungen, mit Erstattungen. Lemon Squeezy meldet keine Rückbuchungen: Es erstattet eine strittige Bestellung, und die Erstattung kommt an.
    Verknüpft einen Verkauf über
    Die Besucher-ID in den Custom Data eines Checkout-Links oder in checkout_data der API; oder die E-Mail-Adresse des Kunden, über die allein sich Bestellungen von vor der Verbindung verknüpfen lassen.
    Verbunden mit
    Ein eigens dafür erstellter API-Schlüssel (sie haben keine Scopes)
  • Polar

    Liest
    Bestellungen und Abos, mit Erstattungen, und verlorene Streitfälle als Rückbuchungen.
    Verknüpft einen Verkauf über
    Die Metadaten des Checkouts, die reference_id eines Checkout-Links oder die E-Mail-Adresse des Kunden.
    Verbunden mit
    Ein Organisations-Token mit nur den nötigen Scopes
  • WooCommerce

    Liest
    Bezahlte Bestellungen und ihre Erstattungen, jede Erstattung mit der zurückgegebenen Steuer. Alle 30 Minuten liest es die geänderten Bestellungen, sodass ein verpasster Webhook nichts verliert.
    Verknüpft einen Verkauf über
    Die Seite „Bestellung erhalten“, mit dem Snippet im Shop; die Besucher-ID, die das WordPress-Plugin von Tally beim Checkout an der Bestellung speichert; oder die E-Mail-Adresse des Käufers.
    Verbunden mit
    Ein Klick auf dem Bestätigungsbildschirm von WooCommerce, aus Tally oder dem WordPress-Plugin von Tally; oder ein REST-API-Schlüssel
  • Squarespace

    Liest
    Bezahlte Bestellungen und ihre Erstattungen: jede neue Bestellung innerhalb von Sekunden bei einer Verbindung per Klick, alle 10 Minuten mit einem API-Schlüssel.
    Verknüpft einen Verkauf über
    Die Bestellstatusseite, mit dem Snippet und seinen Bestellzeilen in Code Injection; oder die E-Mail-Adresse des Käufers.
    Verbunden mit
    Ein Klick auf der Bestätigungsseite von Squarespace oder ein auf der Website erstellter API-Schlüssel
  • Payments API

    Liest
    Zahlungen jedes anderen Anbieters, von deinem Server gesendet: Gumroad, FastSpring, PayPal oder deine eigene Abrechnung, mit Verlängerungen und Erstattungen. Es kommt nur an, was du sendest.
    Verknüpft einen Verkauf über
    Die Besucher-ID, die dein Server mit der Zahlung sendet, oder die E-Mail-Adresse des Käufers.
    Gesendet mit
    Ein API-Schlüssel, der Zahlungen erfassen darf, im Body, den die API von DataFast annimmt
Abb. 5Was jeder Anbieter liefert und was seine Verkäufe mit einem Besuch verknüpft. Ein E-Mail-Abgleich setzt voraus, dass deine App dem Snippet sagt, wer angemeldet ist; gespeichert wird nur ein Hash der Adresse.

Zahlungen, Mo. 2. bis Sa. 7. Nov.

Beispiel
TagArtVonNetto
Mo. 2. Nov.NeuStripeCheckout49,00 $
Mo. 2. Nov.NeuLemon SqueezyCheckout-Link120,00 $
Di. 3. Nov.UpgradeStripeTarifwechsel, anteilig30,00 $
Mi. 4. Nov.VerlängerungPaddleMonatsabo49,00 $
Do. 5. Nov.NeuPolarCheckout, 45,00 € zum Tageskurs48,65 $
Do. 5. Nov.NeuWooCommerceShop-Bestellung39,00 $
Fr. 6. Nov.NeuSquarespaceShop-Bestellung59,00 $
Fr. 6. Nov.ErstattungStripeEines Verkaufs vom 30. Okt.−49,00 $
Sa. 7. Nov.VerlängerungPayments APIVon deinem Server gesendet15,00 $
Sa. 7. Nov.RückbuchungPaddleVon der Kartenbank angefochten−19,00 $
Umsatz der Woche341,65 $
Abb. 6Eine Woche Zahlungen einer Beispiel-Website, von jedem Anbieter und der Payments API. Erstattungen und Rückbuchungen zählen gegen den Tag, an dem sie passieren.

04Belege

Jeder Verkauf kommt mit seinem Beleg.

Eine Umsatzzahl, die du nicht prüfen kannst, ist eine Vermutung. Öffne einen beliebigen Verkauf, und Tally zeigt die Kette dahinter: den ersten Besuch des Käufers, die Besuche danach, den, dem der Verkauf zugerechnet wird, was die Zahlung mit diesem Browser verknüpft hat, und die Zahlung, jeweils mit einer ID, die du bei deinem Zahlungsanbieter nachschlagen kannst.

Dazu die Methode, die verknüpft hat, und wie sicher das ist. Wenn nichts einen Verkauf verknüpft, sagt der Beleg das. Geraten wird nie.

Drei Beispielverkäufe

49,00 $Pro-Tarif, neues AboCheckout-Metadaten, hohe Sicherheit120,00 $Team-Tarif, per Rechnung bezahltE-Mail-Abgleich, mittlere Sicherheit29,00 $Starter-Tarif, neues AboKeine: nicht verknüpft

Ein Verkauf wird dem letzten Besuch des Käufers zugerechnet, der nicht direkt kam. Verlängerungen und Erstattungen folgen dem Verkauf, zu dem sie gehören.

BelegBeispiel

49,00 $

Pro-Tarif, neues Abo, bezahlt am 14. Okt., 16:42

  1. Erster Besuch2. Okt., 09:14

    Von Google, gelandet auf /blog/stripe-fees

    Besucher7Hq2mK…xR

  2. 2 weitere Besuche6. Okt., 14. Okt.

    Direct, dann Reddit

  3. Zugerechneter Besuch14. Okt., 16:31

    Von reddit.com/r/SaaS, gelandet auf /pricing. Der letzte Besuch, der nicht direkt kam.

    Session0192f3a1-7c…

  4. Verknüpfung14. Okt., 16:40

    Die Checkout Session trägt die Besucher-ID in ihren Metadaten.

    Checkoutcs_test_b1Fz…

  5. Zahlung14. Okt., 16:42

    49,00 $, ohne Steuer

    Zahlungpi_3QJx8L…

Methode
Checkout-Metadaten
Sicherheit
Hoch
Zugerechnet
Reddit, Organic Social

BelegBeispiel

120,00 $

Team-Tarif, per Rechnung bezahlt, bezahlt am 2. Okt., 11:20

  1. Erster Besuch, zugerechnet28. Sept., 20:05

    Von ChatGPT, gelandet auf /compare. Der letzte Besuch, der nicht direkt kam.

    BesucherQm81Zt…c4

  2. 1 weiterer Besuch1. Okt.

    Direct, in der App angemeldet

  3. Identifizierung1. Okt., 09:12

    Die App hat dem Tag gesagt, wer angemeldet war. Gespeichert wird nur ein Hash der Adresse.

  4. Verknüpfung2. Okt., 11:20

    Der Kunde der Rechnung hat denselben E-Mail-Hash. Kein Checkout trug eine ID.

    E-Mail-Hash5d41402a…2a

  5. Zahlung2. Okt., 11:20

    120,00 $, ohne Steuer

    Rechnungin_1QH7tA…

Methode
E-Mail-Abgleich
Sicherheit
Mittel
Zugerechnet
ChatGPT, AI Assistants

BelegBeispiel

29,00 $

Starter-Tarif, neues Abo, bezahlt am 6. Nov., 08:12

  1. Erster BesuchUnbekannt

    Nichts verbindet den Käufer mit einem Besuch.

  2. Zugerechneter BesuchKeiner

    Kein Besuch wird zugerechnet, und keiner wird geraten.

  3. VerknüpfungNicht gefunden

    Keine Besucher-ID im Checkout, kein markierter Payment Link, kein Besuch der Erfolgsseite, keine passende E-Mail-Adresse.

  4. Checkout6. Nov., 08:11

    Von deinem Server ohne die Besucher-ID erstellt.

    Checkoutcs_test_c9Ld…

  5. Zahlung6. Nov., 08:12

    29,00 $, ohne Steuer

    Zahlungpi_3QK2rB…

Methode
Keine
Sicherheit
Keine
Zugerechnet
Niemandem. Er zählt gegen die Abdeckung.

Die Abdeckungsliste sagt, warum, und was du ändern musst: siehe 05 Abdeckung

Abb. 7Drei Beispielverkäufe und ihre Belege: verknüpft über Checkout-Metadaten, über einen E-Mail-Abgleich und gar nicht verknüpft.

05Abdeckung

Wir sagen dir, was wir nicht sehen.

Die Abdeckung ist der Anteil deines Umsatzes, der mit einem Besucher verknüpft ist. Darunter steht die Korrekturliste: jeder Grund, warum eine Zahlung nicht verknüpft werden konnte, wie viele Zahlungen und wie viel Geld es betrifft, und der Code, der es behebt.

Eine Zahlung, die nichts verknüpft, bleibt unverknüpft und zählt gegen die Abdeckung. Kommt später ein Nachweis an, etwa der Besuch des Käufers auf deiner Erfolgsseite, wird sie dann verknüpft.

Abdeckung, letzte 30 Tage

Beispiel

86 %

3.294 $ von 3.830 $ in den letzten 30 Tagen sind mit einem Besucher verknüpft. 14 Zahlungen, 536 $, nicht.

Beheben

  1. Checkout Sessions ohne Besucher-ID9 Zahlungen, 343 $

    Übergib die Besucher-ID beim Erstellen der Session, auch an das Abo, damit Verlängerungen folgen. Snippets für Node, Next.js, Python, Ruby und PHP.

    const id = req.cookies._tally_vid;
    
    await stripe.checkout.sessions.create({
      // …your line items and URLs
      metadata: { tally_visitor_id: id },
      subscription_data: {
        metadata: { tally_visitor_id: id },
      },
    });
  2. Eine Erfolgsseite, die nicht sagt, welcher Checkout es war3 Zahlungen, 95 $

    Hänge die Session-ID von Stripe an die Seite, zu der Käufer zurückkehren, dann verknüpft der Besuch dort den Verkauf.

    success_url:
      "https://yoursite.com/thanks?session_id={CHECKOUT_SESSION_ID}"
  3. Zahlungen ohne Checkout, etwa Rechnungen2 Zahlungen, 98 $

    Sag dem Tag, wer angemeldet ist. Die Adresse wird beim Eintreffen gehasht und mit der des Käufers verglichen; die Adresse selbst wird nie gespeichert.

    tally('identify', { email: user.email });
Abb. 8Die Abdeckung einer Beispiel-Website und ihre Korrekturliste, mit dem Code für jede Korrektur.

06Weg zum Kauf

Wie Käufer dich finden und wer den Verkauf abschließt.

Der Weg zum Kauf ist die Reise hinter den neuen Verkäufen des Zeitraums: wie lange Käufer ab ihrem ersten Besuch brauchen, wie viele Besuche und Seiten es dauert und wie viele beim ersten Besuch kaufen. Das Flussdiagramm führt von der Quelle, die jeden Käufer zuerst brachte, zu der, der der Verkauf zugerechnet wird.

Der Kundenwert zählt jeden Kunden unter der Quelle seines ersten Besuchs, mit allem, was er seitdem bezahlt hat, Verlängerungen, Upgrades und Erstattungen eingeschlossen.

Beispiel

Path to purchase

Last 30 days · 112 of 133 new sales, the ones linked to a visitor

Median time to buy

3days

from their first visit

Median visits

3visits

the one they paid in included

Bought on the first visit

14%

16 of 112

Pages before buying

10.5

median pages viewed

Where buyers came from, and who closed the sale

112 new sales: where each buyer first came from, and the source credited with the sale.

51% of new sales were credited to the source that first brought the buyer in. Hover or focus a flow for its numbers.

  1. Googlecredited toGoogle27
  2. x.comcredited tox.com11
  3. Other (3 sources)credited toOther (3 sources)11
  4. Directcredited toOther (3 sources)10
  5. ChatGPTcredited toChatGPT10
  6. Redditcredited toReddit9
  7. Other (3 sources)credited toNewsletter9
  8. Googlecredited toNewsletter6

6 smaller flows in the table below.

Show the flows as a table
112 new sales: where each buyer first came from, and the source credited with the sale.
Brought them inCredited with the saleNew salesShare
GoogleGoogle2724%
x.comx.com1110%
Other (3 sources)Other (3 sources)1110%
DirectOther (3 sources)109%
ChatGPTChatGPT109%
RedditReddit98%
Other (3 sources)Newsletter98%
GoogleNewsletter65%
DirectGoogle54%
x.comGoogle54%
RedditGoogle44%
DirectReddit22%
ChatGPTGoogle22%
Other (3 sources)ChatGPT1<1%

Time from first visit to purchase

  1. 16Same visit: 16 sales (14%), bought in their first visit
  2. 13Same day: 13 sales (12%), a later visit, under 24 hours after the first
  3. 311–3 days: 31 sales (28%), 1 to 3 days after the first visit
  4. 204–7 days: 20 sales (18%), 4 to 7 days after the first visit
  5. 161–2 weeks: 16 sales (14%), 8 to 14 days after the first visit
  6. 112–4 weeks: 11 sales (10%), 15 to 28 days after the first visit
  7. 51–3 months: 5 sales (4%), 29 to 90 days after the first visit
  8. 03+ months: 0 sales (0%), 91 days or more after the first visit

Pages buyers saw before paying

Share of the 112 buyers who viewed each page before paying

  1. /pricing96%, 108 of 112 buyers
  2. /71%, 80 of 112 buyers
  3. /signup64%, 72 of 112 buyers
  4. /docs38%, 43 of 112 buyers
  5. /blog/stripe-fees26%, 30 of 112 buyers
  6. /compare22%, 25 of 112 buyers
  7. /changelog8%, 10 of 112 buyers
  8. /blog/launch-week6%, 7 of 112 buyers

Only new sales count here. Renewals and upgrades belong to the visit that won the subscription, so counting them would count that journey again.

Abb. 9Der Weg zum Kauf auf der Beispiel-Website: die Mediane, der Fluss von der ersten zur zugerechneten Quelle, die Dauer und die Seiten, die Käufer gesehen haben. Fahre über einen Fluss.
Beispiel

Lifetime value by first source

All time: every payment since 1 Nov 2025. The period above doesn't apply.

First sourceCustomersLifetime revenueAverage valueRenewalsRepeat rate
GoogleOrganic Search285$35,568$12574152%
ChatGPTAI Assistants110$18,396$16734161%
Direct156$15,964$10232844%
NewsletterEmail83$15,330$18531569%
Hacker NewsOrganic Social74$10,343$14020055%
x.comOrganic Social101$8,949$8914133%
RedditOrganic Social74$7,942$10714141%
PerplexityAI Assistants37$5,587$1518957%
Every source920$118,081$1282,29651%

A customer is a visitor linked to a sale, counted under the source of their first visit. Lifetime revenue is net of refunds and chargebacks; repeat rate is the share who paid more than once (a renewal, an upgrade or another purchase). $11,540 from 374 payments not linked to a visitor is in no row.

Abb. 10Kundenwert nach erster Quelle auf der Beispiel-Website.

07Was gelesen wird

Zeit auf einer Seite, nur gezählt, während jemand liest.

Die Uhr läuft, solange der Tab sichtbar ist und der Besucher in den letzten 30 Sekunden gescrollt, getippt, getappt oder den Zeiger bewegt hat. Ein Tab, der 8 Stunden hinter anderen offen bleibt, fügt nichts hinzu. Das Dashboard zeigt den Median pro Besuch, damit ein vergessener Tab ihn nicht nach oben ziehen kann.

Ein Seitenaufruf

Beispiel

Geöffnet8 min 35 s

Aktiv2 min 05 s

  1. 1 min 10 sLiest und scrolltGezählt
  2. 30 sNoch keine Eingabe: Die Uhr läuft 30 Sekunden weiterGezählt
  3. 2 min 30 sImmer noch keine Eingabe: Die Uhr stopptNicht gezählt
  4. 4 min 00 sEin anderer Tab im VordergrundNicht gezählt
  5. 25 sZurück, scrollt wiederGezählt
Abb. 11Ein Beispiel-Seitenaufruf: 8 Minuten 35 Sekunden geöffnet, davon 2 Minuten 5 Sekunden aktiv.

„Pages“ zeigt zusätzlich, wie weit nach unten gescrollt wird: Lesezeit und Tiefe jeder Seite, wie viele das Ende erreichen und wie Käufer eine Seite vor dem Bezahlen lesen, im Vergleich zu allen, die nicht gekauft haben.

Beispiel

Reading time

38s

median per pageview

Scroll depth

59%

average depth, of 25,694 views measured

Read to the end

27%

of measured views reached 90% or more

What they read

27,628 pageviews · last 30 days

Open a page to see how far down people read it, and how buyers read it before paying.

  1. /pricing5,217 views78% scrolled on average58s reading time, median

    58s

    reading time, median per view

    78%

    scrolled, on average

    5,217 views · 4,904 with a measured depth

    How far down they read

    Share of measured views that scrolled at least this far

    1. 25% — reached a quarter of the page:95%
    2. 50% — reached half of the page:84%
    3. 75% — reached three quarters of the page:69%
    4. 90%+ — reached the end of the page:48%

    Buyers before paying vs didn't buy

    • Buyers, before paying159 views · 114 buyers96% scrolled on average,1m 41s reading time, median
    • Didn't buy5,020 views · 3,585 visitors61% scrolled on average,44s reading time, median

    38 views by buyers after paying are left out of both.

    Buyers are visitors whose first sale came after viewing this page; only their views before that payment count.

Reading time runs only while the tab is visible and the visitor is active; it's the median per view. A view with no engagement report counts as 0s of reading. Its scroll depth is unknown, so it's left out of every scroll figure rather than counted as 0%. 25,694 of 27,628 pageviews have a measured depth.

Abb. 12Was auf der Beispiel-Website gelesen wird, mit geöffneter Preisseite: wie weit nach unten sie gelesen wird, und Käufer im Vergleich zu allen anderen.

08Replay und Heatmaps

Sieh dir den Besuch an, der gekauft hat, und sieh, wo alle klicken.

Schalte Replay für eine Website ein, und ihre aufgezeichneten Besuche spielen ab, mit jeder Seite, jedem Ziel, jedem Rage-Klick und jeder Zahlung auf der Zeitleiste. Die Journey eines Käufers und sein Beleg verlinken direkt auf die Aufzeichnung. Jede Eingabe wird maskiert, und Passwörter werden nie aufgezeichnet.

Heatmaps zeichnen Klicks, Rage-Klicks, tote Klicks und Scrolltiefe direkt über die Seite, für Desktop, Tablet und Smartphone.

Abb. 13Aufgezeichnete Besuche auf der Beispiel-Website, jeder öffnet den Player.
Beispiel
Eine Klick-Heatmap der Preisseite der Beispiel-Website: Klicks leuchten über den Tarif-Buttons, mit Rage-Klicks auf dem Abrechnungsschalter.Eine Klick-Heatmap der Preisseite der Beispiel-Website: Klicks leuchten über den Tarif-Buttons, mit Rage-Klicks auf dem Abrechnungsschalter.
Abb. 14Eine Klick-Heatmap der Preisseite der Beispiel-Website, gezeichnet über die Seite eines aufgezeichneten Besuchs: wo geklickt wird und wo aus Frust geklickt wird.

Heatmap von /pricing, letzte 30 Tage

Beispiel

09Live

Wer gerade auf der Website ist.

Die letzten fünf Minuten auf einem Globus oder einer flachen Karte, mit einer Liste daneben: Flagge, Seite, Stadt und Quelle jedes Besuchers. Ein neuer Besucher erscheint mit einem Ring; ein Verkauf platzt in Koralle über der Stadt des Käufers auf. Klicke auf einen Besucher, um ihn zu finden, und spiele die letzten acht Stunden in 15-Minuten-Schritten ab.

Beispiel
Der Live-Globus der Beispiel-Website: Besucher der letzten fünf Minuten, an ihren Städten in Europa und Amerika markiert, mit einem Verkauf, der in Koralle aufplatzt.Der Live-Globus der Beispiel-Website: Besucher der letzten fünf Minuten, an ihren Städten in Europa und Amerika markiert, mit einem Verkauf, der in Koralle aufplatzt.

Live

The globe and the map need JavaScript. The list beside them is as of loading this page.

5 visitors

in the last 5 minutes, from 4 countries

Abb. 15Die Live-Ansicht der Beispiel-Website: wer in den letzten fünf Minuten da ist, dort markiert, wo er ist, mit der Liste daneben. „Abspielen“ schaltet den echten Globus ein.

10Labs

Deine Kunden als lebendiges Ökosystem und als Fluss.

Zwei experimentelle Ansichten, gezeichnet nur aus Signalen, die Tally hat. Das Ökosystem platziert jeden Besucher der letzten 90 Tage nach dem, was er getan hat, fasst sie in Gruppen zusammen, benannt nach dem, was heraussticht, und färbt sie nach ihrer Gesundheit; spiel es ab, und es bewegt sich Woche für Woche.

Der Fluss folgt Besuchern von der Quelle, die sie brachte, über die Seiten, die sie erreichten, bis dahin, ob sie gekauft haben, Woche für Woche, gefärbt nach Quelle, nach Erlebnis oder nach Ergebnis. Gesundheit ist unsere Lesart von Verlängerungen, Erstattungen, Rückbuchungen und Aktualität, nie eine Vorhersage.

Beispiel

Labs

Customer ecosystem

Experimental

5,000 most recent of 32,059 visitors from the last 90 days. Each is placed by what they did, gathered with the ones most like them, and coloured by health.

Das Kunden-Ökosystem der Beispiel-Website: Tausende Besucher als leuchtende Partikel, in benannten Gruppen gesammelt und nach Gesundheit gefärbt.Das Kunden-Ökosystem der Beispiel-Website: Tausende Besucher als leuchtende Partikel, in benannten Gruppen gesammelt und nach Gesundheit gefärbt.

more engaged time, more visits, longer visits than the median

more revenue, more renewals, more quick exits

The picture needs JavaScript and WebGL 2. Everything it shows is in the table below.

What the picture shows, and what feeds it

Reading it

  • Position: Each particle is a visitor of the last 90 days, placed by its signals (below), standardised and projected to two directions with PCA, computed on our server the same way every time. Particles near each other did similar things.
  • Left to right: more engaged time, more visits, longer visits than the median (48% of the variation). The other way: less engaged time, fewer visits, shorter visits than the median.
  • Bottom to top: more revenue, more renewals, more quick exits (15% of the variation). The other way: less revenue, fewer renewals, fewer quick exits.
  • Clusters: k-means on the picture's three main directions, with the number of clusters chosen by how cleanly they separate (silhouette). Names come from each cluster's standout traits by fixed rules.
  • Size: for customers, lifetime net revenue; for everyone else, the visitor list's likely-to-buy score (a point a visit up to 10, two a minute on pricing and checkout pages up to 20).
  • Glow: how recently they were seen, brightest today and gone after two weeks.
  • Weeks: the slider replays the particles shown as they were at the end of each week. Each appears from its first visit in the 90 days, so the early weeks hold only those already around then.
  • Trails: where a particle was in the three weeks before the one shown, for the cluster you pick, and faintly for everyone while the weeks play.

Colour: customers' health

  • RenewingA customer whose last purchase or renewal is within their renewal cycle (30 days until they have one), or who has visited within it.
  • QuietA customer with no renewal and no visit for longer than their renewal cycle (30 days until they have one) and a few days' grace.
  • LostA customer whose most recent payment was refunded or charged back, with no purchase since.

Colour: everyone else's engagement

  • HotNot a customer; engagement 0.75 or more.
  • WarmNot a customer; engagement 0.5 to 0.75.
  • CoolNot a customer; engagement 0.25 to 0.5.
  • ColdNot a customer; engagement under 0.25.

Engagement is half engaged time a visit against the site's median, a quarter recency and a quarter return visits. Health and engagement are our reading of renewals, refunds, chargebacks and recency, not a prediction.

Signals

  • Visits · visits in the last 90 days
  • Engaged time · engaged time (the tracker's visible-and-active clock), outlier visits left out
  • Pages a visit · pageviews ÷ visits
  • Days since the last visit · days from the last visit to the snapshot
  • From search · share of visits from Organic and Paid Search
  • From social and video · share of visits from Organic and Paid Social and Video
  • From AI assistants · share of visits from AI assistants (ChatGPT, Claude, Perplexity …)
  • Direct · share of visits with no referrer
  • From links, email and ads · share of visits from referrals, email, affiliates and display
  • Pricing page views · views of pricing and plans pages
  • Checkout page views · views of checkout, cart, buy, upgrade, subscribe and billing pages
  • Goals completed · goals sent by the site's tag
  • Net revenue · payments linked to the visitor, refunds taken off (all time, US dollars)
  • Renewals · renewal payments
  • Refunds and chargebacks · refunds and chargebacks
  • Rage clicks · rage clicks per recorded visit (only where sessions were recorded)
  • Dead clicks · dead clicks per recorded visit (only where sessions were recorded)
  • Quick exits · share of visits with one page and under 10 s engaged
  • Engaged time against the site's median · the visitor's median engaged time a visit ÷ the site's median
  • Scroll depth · how far down pages were scrolled, on average (where the tag reports it)

Not yet: support tickets and reviews. They aren't connected, so nothing here is read from them.

The ecosystem as a table

The same clusters, with customers first by lifetime revenue and everyone else by likely to buy. Names open each journey.

Clusters, now
ClusterMembersCustomersNet revenueWhat sets it apart
Quick leavers2,0190$0Engaged time against the site's median: 0.1× on average, against 3.4× across everyone; Scroll depth: 33% on average, against 64% across everyone; Engaged time: 8s on average, against 11m 35s across everyone; Mostly from Google: 37% of them
Deep readers1,5070$0Scroll depth: 86% on average, against 64% across everyone; Quick exits: 0% of visits, against 31% across everyone; Engaged time against the site's median: 3.8× on average, against 3.4× across everyone; Mostly from Google: 42% of them
Deep readers who come direct1,0680$0Pages a visit: 5.5 on average, against 2.7 across everyone; Engaged time: 32m 05s on average, against 11m 35s across everyone; Visits: 4.3 on average, against 2.4 across everyone
Paying renewers who come direct406406$48,881Net revenue: $120 on average, against $9.78 across everyone; Goals completed: 9.2 on average, against 1.1 across everyone; Renewals: 2.1 on average, against 0.2 across everyone
Quick leavers: the first 3 of 2,019 visitors
VisitorHealthValueVisitsLast seen
Zippy Raccoon CoolLikely to buy 2 of 302
Sincere Ibex CoolLikely to buy 2 of 302
Calm Moose CoolLikely to buy 2 of 302
Deep readers: the first 3 of 1,507 visitors
VisitorHealthValueVisitsLast seen
Twinkly Fennec HotLikely to buy 14 of 304
Dandy Fennec HotLikely to buy 14 of 303
Rustic Squirrel HotLikely to buy 13 of 304
Deep readers who come direct: the first 3 of 1,068 visitors
VisitorHealthValueVisitsLast seen
Nifty Fennec HotLikely to buy 28 of 308
Glad Lynx HotLikely to buy 28 of 308
Upbeat Wombat HotLikely to buy 28 of 308
Paying renewers who come direct: the first 3 of 406 visitors
VisitorHealthValueVisitsLast seen
Merry Hare Renewing$693 lifetime11
Spry Raccoon Renewing$693 lifetime10
Curious Gecko Renewing$594 lifetime10
Abb. 16Labs: das Kunden-Ökosystem der Beispiel-Website. Jeder Besucher der letzten 90 Tage, platziert nach dem, was er getan hat, gruppiert und benannt nach dem, was jede Gruppe unterscheidet, gefärbt nach Gesundheit.
Beispiel

Labs

Flow riverExperimental

Where visitors come from, where they go, what it earns and how it went, week by week.

21,486 visitors · $8,806 net revenueLast 8 weeks

Flows · Last 8 weeks

First touchLanding pageKey page reachedOutcomeGoogle → /: 1,214 visitors (6%), $361 net revenue, Cool (−0.20)Google → /blog/*: 2,882 visitors (13%), $365 net revenue, Cool (−0.23)Google → /docs/*: 639 visitors (3%), $277 net revenue, Warm (+0.37)Google → /pricing: 622 visitors (3%), $494 net revenue, Neutral (+0.10)Google → /compare/*: 361 visitors (2%), $293 net revenue, Neutral (−0.05)Google → /changelog: 251 visitors (1%), $51 net revenue, Cool (−0.22)Google → /signup: 251 visitors (1%), $446 net revenue, Warm (+0.32)Direct → /: 2,540 visitors (12%), $914 net revenue, Cool (−0.16)Direct → /blog/*: 298 visitors (1%), $114 net revenue, Neutral (−0.09)Direct → /docs/*: 535 visitors (2%), $254 net revenue, Warm (+0.34)Direct → /pricing: 628 visitors (3%), $644 net revenue, Warm (+0.19)Direct → /compare/*: 94 visitors (<1%), $34 net revenue, Neutral (−0.03)Direct → /changelog: 136 visitors (<1%), $0 net revenue, Cool (−0.24)Direct → /signup: 319 visitors (1%), $516 net revenue, Warm (+0.27)x.com → /: 1,359 visitors (6%), $400 net revenue, Cool (−0.51)x.com → /blog/*: 754 visitors (4%), $127 net revenue, Cool (−0.40)x.com → /docs/*: 50 visitors (<1%), $79 net revenue, Warm (+0.27)x.com → /pricing: 159 visitors (<1%), $142 net revenue, Neutral (+0.01)x.com → /compare/*: 53 visitors (<1%), $0 net revenue, Cool (−0.18)x.com → /changelog: 150 visitors (<1%), $42 net revenue, Cool (−0.38)x.com → /signup: 49 visitors (<1%), $68 net revenue, Neutral (+0.10)Reddit → /: 389 visitors (2%), $196 net revenue, Cool (−0.13)Reddit → /blog/*: 844 visitors (4%), $41 net revenue, Cool (−0.16)Reddit → /docs/*: 180 visitors (<1%), $78 net revenue, Warm (+0.37)Reddit → /pricing: 89 visitors (<1%), $168 net revenue, Warm (+0.21)Reddit → /compare/*: 90 visitors (<1%), $37 net revenue, Neutral (+0.01)Reddit → /changelog: 71 visitors (<1%), $0 net revenue, Cool (−0.28)Reddit → /signup: 35 visitors (<1%), $44 net revenue, Warm (+0.22)ChatGPT → /: 417 visitors (2%), $137 net revenue, Cool (−0.13)ChatGPT → /blog/*: 154 visitors (<1%), $75 net revenue, Neutral (+0.01)ChatGPT → /docs/*: 122 visitors (<1%), $63 net revenue, Warm (+0.39)ChatGPT → /pricing: 239 visitors (1%), $162 net revenue, Warm (+0.20)ChatGPT → /compare/*: 516 visitors (2%), $252 net revenue, Neutral (+0.01)ChatGPT → /changelog: 16 visitors (<1%), $0 net revenue, Neutral (−0.04)ChatGPT → /signup: 44 visitors (<1%), $81 net revenue, Warm (+0.39)Hacker News → /: 282 visitors (1%), $88 net revenue, Neutral (−0.03)Hacker News → /blog/*: 663 visitors (3%), $93 net revenue, Neutral (−0.07)Hacker News → /docs/*: 124 visitors (<1%), $45 net revenue, Warm (+0.33)Hacker News → /pricing: 61 visitors (<1%), $14 net revenue, Warm (+0.32)Hacker News → /compare/*: 64 visitors (<1%), $0 net revenue, Neutral (+0.11)Hacker News → /changelog: 50 visitors (<1%), $0 net revenue, Cool (−0.16)Hacker News → /signup: 24 visitors (<1%), $41 net revenue, Warm (+0.32)Other sources → /: 937 visitors (4%), $387 net revenue, Cool (−0.13)Other sources → /blog/*: 1,089 visitors (5%), $193 net revenue, Neutral (−0.09)Other sources → /docs/*: 540 visitors (3%), $162 net revenue, Warm (+0.37)Other sources → /pricing: 337 visitors (2%), $375 net revenue, Warm (+0.35)Other sources → /compare/*: 312 visitors (1%), $161 net revenue, Neutral (+0.04)Other sources → /changelog: 351 visitors (2%), $177 net revenue, Cool (−0.13)Other sources → /signup: 102 visitors (<1%), $115 net revenue, Warm (+0.35)/ → Signup: 664 visitors (3%), $929 net revenue, Warm (+0.30)/ → Pricing: 1,740 visitors (8%), $1,320 net revenue, Neutral (+0.07)/ → Docs: 507 visitors (2%), $161 net revenue, Warm (+0.25)/ → No key page: 4,227 visitors (20%), $75 net revenue, Cool (−0.44)/blog/* → Signup: 268 visitors (1%), $412 net revenue, Warm (+0.40)/blog/* → Pricing: 677 visitors (3%), $530 net revenue, Warm (+0.21)/blog/* → Docs: 348 visitors (2%), $14 net revenue, Warm (+0.19)/blog/* → No key page: 5,391 visitors (25%), $51 net revenue, Cool (−0.33)/docs/* → Signup: 177 visitors (<1%), $334 net revenue, Warm (+0.43)/docs/* → Pricing: 145 visitors (<1%), $136 net revenue, Warm (+0.44)/docs/* → Docs: 1,868 visitors (9%), $489 net revenue, Warm (+0.35)/pricing → Signup: 660 visitors (3%), $1,127 net revenue, Warm (+0.31)/pricing → Pricing: 1,475 visitors (7%), $872 net revenue, Neutral (+0.12)/compare/* → Signup: 179 visitors (<1%), $341 net revenue, Warm (+0.43)/compare/* → Pricing: 587 visitors (3%), $396 net revenue, Warm (+0.17)/compare/* → Docs: 75 visitors (<1%), $39 net revenue, Warm (+0.32)/compare/* → No key page: 649 visitors (3%), $0 net revenue, Cool (−0.40)/changelog → Signup: 61 visitors (<1%), $164 net revenue, Warm (+0.53)/changelog → Pricing: 113 visitors (<1%), $67 net revenue, Warm (+0.24)/changelog → Docs: 103 visitors (<1%), $40 net revenue, Warm (+0.28)/changelog → No key page: 748 visitors (3%), $0 net revenue, Cool (−0.46)/signup → Signup: 824 visitors (4%), $1,311 net revenue, Warm (+0.31)Signup → Bought: 138 visitors (<1%), $4,616 net revenue, Warm (+0.54)Signup → Goal: 1,471 visitors (7%), $0 net revenue, Warm (+0.48)Signup → Left: 1,224 visitors (6%), $0 net revenue, Warm (+0.28)Pricing → Bought: 100 visitors (<1%), $3,322 net revenue, Warm (+0.49)Pricing → Goal: 771 visitors (4%), $0 net revenue, Warm (+0.55)Pricing → Left: 3,866 visitors (18%), $0 net revenue, Neutral (+0.07)Docs → Bought: 23 visitors (<1%), $742 net revenue, Very warm (+0.66)Docs → Goal: 412 visitors (2%), $0 net revenue, Warm (+0.56)Docs → Left: 2,466 visitors (11%), $0 net revenue, Warm (+0.34)No key page → Bought: 5 visitors (<1%), $126 net revenue, Warm (+0.38)No key page → Goal: 337 visitors (2%), $0 net revenue, Warm (+0.33)No key page → Left: 10,673 visitors (50%), $0 net revenue, Cool (−0.43)
SourceLandingKey pageOutcomeGoogle → /: 1,214 visitors (6%), $361 net revenue, Cool (−0.20)Google → /blog/*: 2,882 visitors (13%), $365 net revenue, Cool (−0.23)Google → /docs/*: 639 visitors (3%), $277 net revenue, Warm (+0.37)Google → /pricing: 622 visitors (3%), $494 net revenue, Neutral (+0.10)Google → /compare/*: 361 visitors (2%), $293 net revenue, Neutral (−0.05)Google → /changelog: 251 visitors (1%), $51 net revenue, Cool (−0.22)Google → /signup: 251 visitors (1%), $446 net revenue, Warm (+0.32)Direct → /: 2,540 visitors (12%), $914 net revenue, Cool (−0.16)Direct → /blog/*: 298 visitors (1%), $114 net revenue, Neutral (−0.09)Direct → /docs/*: 535 visitors (2%), $254 net revenue, Warm (+0.34)Direct → /pricing: 628 visitors (3%), $644 net revenue, Warm (+0.19)Direct → /compare/*: 94 visitors (<1%), $34 net revenue, Neutral (−0.03)Direct → /changelog: 136 visitors (<1%), $0 net revenue, Cool (−0.24)Direct → /signup: 319 visitors (1%), $516 net revenue, Warm (+0.27)x.com → /: 1,359 visitors (6%), $400 net revenue, Cool (−0.51)x.com → /blog/*: 754 visitors (4%), $127 net revenue, Cool (−0.40)x.com → /docs/*: 50 visitors (<1%), $79 net revenue, Warm (+0.27)x.com → /pricing: 159 visitors (<1%), $142 net revenue, Neutral (+0.01)x.com → /compare/*: 53 visitors (<1%), $0 net revenue, Cool (−0.18)x.com → /changelog: 150 visitors (<1%), $42 net revenue, Cool (−0.38)x.com → /signup: 49 visitors (<1%), $68 net revenue, Neutral (+0.10)Reddit → /: 389 visitors (2%), $196 net revenue, Cool (−0.13)Reddit → /blog/*: 844 visitors (4%), $41 net revenue, Cool (−0.16)Reddit → /docs/*: 180 visitors (<1%), $78 net revenue, Warm (+0.37)Reddit → /pricing: 89 visitors (<1%), $168 net revenue, Warm (+0.21)Reddit → /compare/*: 90 visitors (<1%), $37 net revenue, Neutral (+0.01)Reddit → /changelog: 71 visitors (<1%), $0 net revenue, Cool (−0.28)Reddit → /signup: 35 visitors (<1%), $44 net revenue, Warm (+0.22)ChatGPT → /: 417 visitors (2%), $137 net revenue, Cool (−0.13)ChatGPT → /blog/*: 154 visitors (<1%), $75 net revenue, Neutral (+0.01)ChatGPT → /docs/*: 122 visitors (<1%), $63 net revenue, Warm (+0.39)ChatGPT → /pricing: 239 visitors (1%), $162 net revenue, Warm (+0.20)ChatGPT → /compare/*: 516 visitors (2%), $252 net revenue, Neutral (+0.01)ChatGPT → /changelog: 16 visitors (<1%), $0 net revenue, Neutral (−0.04)ChatGPT → /signup: 44 visitors (<1%), $81 net revenue, Warm (+0.39)Hacker News → /: 282 visitors (1%), $88 net revenue, Neutral (−0.03)Hacker News → /blog/*: 663 visitors (3%), $93 net revenue, Neutral (−0.07)Hacker News → /docs/*: 124 visitors (<1%), $45 net revenue, Warm (+0.33)Hacker News → /pricing: 61 visitors (<1%), $14 net revenue, Warm (+0.32)Hacker News → /compare/*: 64 visitors (<1%), $0 net revenue, Neutral (+0.11)Hacker News → /changelog: 50 visitors (<1%), $0 net revenue, Cool (−0.16)Hacker News → /signup: 24 visitors (<1%), $41 net revenue, Warm (+0.32)Other sources → /: 937 visitors (4%), $387 net revenue, Cool (−0.13)Other sources → /blog/*: 1,089 visitors (5%), $193 net revenue, Neutral (−0.09)Other sources → /docs/*: 540 visitors (3%), $162 net revenue, Warm (+0.37)Other sources → /pricing: 337 visitors (2%), $375 net revenue, Warm (+0.35)Other sources → /compare/*: 312 visitors (1%), $161 net revenue, Neutral (+0.04)Other sources → /changelog: 351 visitors (2%), $177 net revenue, Cool (−0.13)Other sources → /signup: 102 visitors (<1%), $115 net revenue, Warm (+0.35)/ → Signup: 664 visitors (3%), $929 net revenue, Warm (+0.30)/ → Pricing: 1,740 visitors (8%), $1,320 net revenue, Neutral (+0.07)/ → Docs: 507 visitors (2%), $161 net revenue, Warm (+0.25)/ → No key page: 4,227 visitors (20%), $75 net revenue, Cool (−0.44)/blog/* → Signup: 268 visitors (1%), $412 net revenue, Warm (+0.40)/blog/* → Pricing: 677 visitors (3%), $530 net revenue, Warm (+0.21)/blog/* → Docs: 348 visitors (2%), $14 net revenue, Warm (+0.19)/blog/* → No key page: 5,391 visitors (25%), $51 net revenue, Cool (−0.33)/docs/* → Signup: 177 visitors (<1%), $334 net revenue, Warm (+0.43)/docs/* → Pricing: 145 visitors (<1%), $136 net revenue, Warm (+0.44)/docs/* → Docs: 1,868 visitors (9%), $489 net revenue, Warm (+0.35)/pricing → Signup: 660 visitors (3%), $1,127 net revenue, Warm (+0.31)/pricing → Pricing: 1,475 visitors (7%), $872 net revenue, Neutral (+0.12)/compare/* → Signup: 179 visitors (<1%), $341 net revenue, Warm (+0.43)/compare/* → Pricing: 587 visitors (3%), $396 net revenue, Warm (+0.17)/compare/* → Docs: 75 visitors (<1%), $39 net revenue, Warm (+0.32)/compare/* → No key page: 649 visitors (3%), $0 net revenue, Cool (−0.40)/changelog → Signup: 61 visitors (<1%), $164 net revenue, Warm (+0.53)/changelog → Pricing: 113 visitors (<1%), $67 net revenue, Warm (+0.24)/changelog → Docs: 103 visitors (<1%), $40 net revenue, Warm (+0.28)/changelog → No key page: 748 visitors (3%), $0 net revenue, Cool (−0.46)/signup → Signup: 824 visitors (4%), $1,311 net revenue, Warm (+0.31)Signup → Bought: 138 visitors (<1%), $4,616 net revenue, Warm (+0.54)Signup → Goal: 1,471 visitors (7%), $0 net revenue, Warm (+0.48)Signup → Left: 1,224 visitors (6%), $0 net revenue, Warm (+0.28)Pricing → Bought: 100 visitors (<1%), $3,322 net revenue, Warm (+0.49)Pricing → Goal: 771 visitors (4%), $0 net revenue, Warm (+0.55)Pricing → Left: 3,866 visitors (18%), $0 net revenue, Neutral (+0.07)Docs → Bought: 23 visitors (<1%), $742 net revenue, Very warm (+0.66)Docs → Goal: 412 visitors (2%), $0 net revenue, Warm (+0.56)Docs → Left: 2,466 visitors (11%), $0 net revenue, Warm (+0.34)No key page → Bought: 5 visitors (<1%), $126 net revenue, Warm (+0.38)No key page → Goal: 337 visitors (2%), $0 net revenue, Warm (+0.33)No key page → Left: 10,673 visitors (50%), $0 net revenue, Cool (−0.43)
What the river shows

Colour: first touch

  • Googlepeach
  • Directperiwinkle
  • x.comlilac
  • Redditmint
  • ChatGPTrose
  • Hacker Newsbutter
  • Other sourcesgrey

Each first touch has its own pastel, and its visitors keep it through every stage, so you can follow a source from where it lands to how the week ended. Each band fades a little toward the page it reaches. Point at a source to follow it alone.

A source keeps its colour from week to week, in every segment and on every visit; well-known sources have the same colour on every site. The colour says where visitors came from, nothing about how it went: colour by experience for that. Every band also names itself when you point at it, and the table lists every flow.

Width

Visitors: each counts once in each week they came, in exactly one node of every stage.

Every visitor is counted; nothing is sampled. Sources and landing pages past the six busiest are grouped as Other.

Glow

A coral glow around a flow, over any colouring, is the net revenue credited to its visits by attribution: every payment, refunds and chargebacks taken off. The more revenue, the stronger the glow; no revenue, no glow.

Stages

First touch is the source of the visitor's first visit Tally has. The landing page is the week's first visit's entry page, by its first path segment. The key page is the furthest of signup or checkout, pricing and docs pages the week's visits reached, by the words in their paths. The outcome is bought (a purchase credited to the week's visits), else a goal completed, else left.

How it went: the experience temperature

Cool: friction, worse than this site's usualWarm: better than usual

Grey: no signal could be read. It is never guessed.

In every hover card and in the table (colour by experience paints the river with it). Each flow is read against this whole site over the same weeks: the average of the signals below that it has, each from −1 to +1. A flow with few visits leans toward the site's usual, as if it had ten more visits like the site's, so a handful of visits can't paint it.

  • Engaged timeVisits longer than the site's median visit, against shorter ones: three in four longer reads fully warm on a busy flow, three in four shorter fully cool.Site median: 52s
  • Quick exitsVisits of one page with under 10 s engaged. 25 points fewer than the site's share is fully warm, 25 more fully cool.Site: 24% of visits
  • Scroll depthHow far down their pages visitors scrolled. 25 points deeper than the site's average is fully warm.Site average: 62% over 64,847 pages
  • Rage clicksThree or more clicks within a second in one spot, in recorded sessions only. 10 points fewer of the recorded visits than the site's share is fully warm.Site: 3% of 5,538 recorded visits
  • Dead clicksA click that changed nothing within a second, in recorded sessions only. 20 points fewer than the site's share is fully warm.Site: 3% of 5,538 recorded visits
  • Refunds and chargebacksRefunds and chargebacks per purchase credited to the flow. 25 points fewer than the site's rate is fully warm.Site: 20% of 266 purchases

Not yet: support tickets, reviews. They aren't connected, so they never colour a flow.

Abb. 17Labs: der Flussverlauf der Beispiel-Website über acht Wochen, vom ersten Kontakt bis zum Ergebnis. Die Breite steht für Besucher, die Farbe für den ersten Kontakt und das Leuchten für Umsatz.

11Benachrichtigungen

Eine Nachricht für jeden Verkauf, wo auch immer du sie liest.

Eine Nachricht für jeden Verkauf, mit der Herkunft des Käufers und wie der Verkauf verknüpft wurde; ein Anstieg oder Einbruch gegenüber dem Üblichen für diese Stunde; Probleme mit einem Zahlungsanbieter; und eine tägliche oder wöchentliche Zusammenfassung. Ruhezeiten halten sie bis zum Morgen zurück.

Beispiel

Ein Verkauf

Betreff: yoursite.com: New sale: $49.00 from Reddit

First came from Google on 1 Nov; 3 visits; bought on a visit from Reddit: /blog/stripe-fees → /pricing → /signup → /thanks.͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ 

Die tägliche Zusammenfassung

Betreff: yoursite.com: Tuesday 10 November

Hacker News sent 36 visitors, up from 7 the day before.͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ ͏‌ 
  • SlackEin Incoming Webhook in einen Kanal.
  • DiscordDer Webhook eines Kanals.
  • TelegramDein eigener Bot, in einen Chat oder Kanal.
  • WebhookJSON an deinen Endpoint, signiert.
Abb. 18Eine Verkaufsbenachrichtigung und eine tägliche Zusammenfassung für die Beispiel-Website, so wie das Produkt sie schreibt, und die fünf Orte, an die sie gehen können.

12API, CLI und MCP

Deine Zahlen in deinen eigenen Tools.

Erstelle auf der Seite „Setup“ einer Website einen Schlüssel nur zum Lesen; gespeichert wird nur ein Hash davon. Die REST API antwortet mit den Zahlen des Dashboards, die Kommandozeile gibt sie als Tabellen aus, und der MCP-Server lässt einen KI-Assistenten eigene Fragen stellen. Setze den Haken bei „Record payments“, und ein Schlüssel lässt deinen Server auch Zahlungen jedes anderen Anbieters an die Payments API senden.

Beispiel

REST API

$ curl -H "Authorization: Bearer $TALLY_API_KEY" \
    "$TALLY_API_URL/api/v1/sites/k3xq2mfa7twp/breakdown/source?period=30d&sort=revenue"
{
  "dimension": "source",
  "linked_revenue": { "cents": 529030, "currency": "USD", "exponent": 2 },
  "rows": [
    {
      "channel": "Organic Search",
      "label": "Google",
      "paying_visitors": 29,
      "payments": 29,
      "revenue": { "cents": 111800, "currency": "USD", "exponent": 2 },
      "share": 0.2686,
      "value": "Google",
      "visitors": 3033
    },
    …
  ],
  "sort": "revenue",
  "total_visitors": 11293
}

Kommandozeile

$ tally sources --by revenue --period 30d
Last 30 days · 2026-10-13 to 2026-11-11 · UTC
11,293 visitors · by revenue

SOURCE       CHANNEL         VISITORS  SHARE    REVENUE  SALES
Google       Organic Search     3,033  26.9%  $1,118.00     29
Direct       –                  2,218  19.6%  $1,070.48     27
x.com        Organic Social     1,273  11.3%    $988.40     25
ChatGPT      AI Assistants        806   7.1%    $692.18     18
Reddit       Organic Social       880   7.8%    $483.66     12
Newsletter   Email                432   3.8%    $358.23      9
Hacker News  Organic Social       671   5.9%    $348.86      9
Perplexity   AI Assistants        274   2.4%    $230.48      6

MCP-Server: 16 Tools nur zum Lesen

  • list_sites
  • get_overview
  • get_breakdown
  • compare_periods
  • list_sales
  • get_receipt
  • get_coverage
  • list_visitors
  • get_visitor
  • get_realtime
  • get_goals
  • get_funnels
  • get_customer_value
  • get_peak_hours
  • get_engagement
  • get_purchase_paths
Abb. 19Die Quellen der Beispiel-Website nach Umsatz in den letzten 30 Tagen, über die API und die Kommandozeile, und die Tools des MCP-Servers.

13Datenschutz

Drei Arten zu zählen, und was jede nicht sieht.

Wähle für jede Website einen Modus. Egal welchen:

  • Die IP-Adresse des Besuchers wird genutzt, um seine Stadt zu bestimmen, und dann verworfen. Sie wird nie gespeichert, protokolliert oder auf die Festplatte geschrieben.
  • Der Modus ohne Cookies braucht kein Cookie. Er zählt einen Besucher über einen Hash aus IP-Adresse und Browser mit einem Salt, der sich jeden Tag ändert und danach gelöscht wird, sodass niemand von einem Tag zum nächsten verfolgt werden kann. Der Hash wird gespeichert, die Adresse nie.
  • Besucher-IDs erscheinen nie in Logs.

Die Datenschutzerklärung (englisch) sagt, was gespeichert wird, wie lange und wer es verarbeitet, und der Auftragsverarbeitungsvertrag (englisch) deckt die Daten deiner Besucher ab.

Mit Cookie

Ein First-Party-Cookie erkennt wiederkehrende Besucher über Tage hinweg.

Cookie
Ein First-Party-Cookie, für ein Jahr
Wiederkehrende Besucher
Über Tage hinweg erkannt
Stripe Payment Links
Mit dem Besucher markiert, also wird der Verkauf verknüpft

Ohne Cookies

Kein Cookie. Jeder Besucher wird einmal pro Tag gezählt.

Cookie
Keins
Wiederkehrende Besucher
Einmal pro Tag gezählt
Stripe Payment Links
Nicht markiert, da es keine Besucher-ID gibt

Einwilligung zuerst

Ohne Cookies, bis dein Banner eine Einwilligung meldet, dann mit Cookie.

Cookie
Keins, bis dein Banner Ja sagt
Wiederkehrende Besucher
Ab dem Besuch erkannt, bei dem sie einwilligen
Stripe Payment Links
Markiert, sobald sie einwilligen
Abb. 20Die drei Modi und was jeder zeigt.

14Wechsel von DataFast

Du kommst von DataFast? Tausch ein Tag.

Tally liest, was das Tag von DataFast liest, deshalb funktioniert der Code auf deinen Seiten weiter: Ziele mit window.datafast(), data-fast-goal-Attribute mit ihren data-fast-goal-*-Eigenschaften und data-website-id anstelle von data-site.

Wiederkehrende Besucher behalten ihre datafast_visitor_id, deshalb verknüpft Checkout-Code, der sie schon liest, weiter Verkäufe, ebenso die datafast_visitor_id in deinen Stripe-Metadaten.

  1. Entfernen: <script defer data-website-id="dfid_…" data-domain="yoursite.com" src="https://datafa.st/js/script.js"></script>
  2. Hinzufügen: <script defer data-site="k3xq2mfa7twp" src="https://t.tallybyoutpost.com/script.js"></script>
  3. <button data-fast-goal="signup">Start free</button>
  4. window.datafast("checkout_started", { plan: "pro" });
Abb. 21Die einzige Zeile, die sich auf deinen Seiten ändert. Die Zeilen darunter funktionieren unverändert weiter.

15Einrichtung

Ein Tag, dann sieh zu, wie der erste Besuch ankommt.

Das Tag ist etwa 3 KB groß, lädt mit defer und hat keine Abhängigkeiten, deshalb hält es deine Seite nie auf. Aktive Zeit, Ziele und Klicks auf Links zu anderen Websites sind dabei. Ein Ziel ist tally('signup') oder ein data-tally-goal-Attribut an einem Button.

  1. Website hinzufügen

    Ihr Name, ihre Domain und welcher der drei Modi ihre Besucher zählt.

  2. Ein Tag einfügen

    Im Head jeder Seite. Routen in Single-Page-Apps werden von selbst verfolgt.

  3. Den ersten Besuch sehen

    Die Setup-Seite wartet darauf und sagt, woher er kam.

  4. Zahlungen verbinden

    Stripe, Paddle, Lemon Squeezy, Polar, WooCommerce oder Squarespace, mit einem Schlüssel, den du erstellst; zuerst kommen die letzten 365 Tage. Dein Server sendet die Zahlungen jedes anderen Anbieters an die Payments API.

<script defer data-site="k3xq2mfa7twp" src="https://t.tallybyoutpost.com/script.js"></script>

Es funktioniert. Besuche kommen an.

Erster Besucher: DeutschlandBerlin · Chrome unter macOS · von x.com

Beispiel
Abb. 22Die Einrichtung und der Live-Check auf der Setup-Seite, hier mit einem Beispiel für den ersten Besucher.

16Preise

Ein Tarif. Alle Websites. Abgerechnet nach Events.

Alles, was Tally kann, auf so vielen Websites, wie du betreibst. Der Preis richtet sich danach, wie viele Events deine Websites im Monat senden, und ein Event ist ein Seitenaufruf oder ein Ziel.

9 $ im Monat

Bis zu 10.000 Events im Monat, monatlich abgerechnet.

Kostenlos starten

14 Tage kostenlos, ohne Kreditkarte. Wähle vor dem Ende des Testzeitraums einen Tarif; kündige jederzeit.

Jeder Tarif enthält

  • Alle deine Websites in einem Tarif
  • Umsatz nach Quelle, mit Beleg und Abdeckung für jeden Verkauf
  • Stripe, Paddle, Lemon Squeezy, Polar, WooCommerce, Squarespace und die Payments API
  • Die Besucherliste, Ziele und Funnels
  • Session-Replay und Heatmaps
  • Benachrichtigungen und Zusammenfassungen per E-Mail, Slack, Discord, Telegram oder Webhook
  • Eine REST API, eine CLI und ein MCP-Server
Alle Stufen, in US-Dollar
Events pro MonatMonatlichJährlich
10.0009 $81 $6,75 $ im Monat
100.00019 $171 $14,25 $ im Monat
200.00029 $261 $21,75 $ im Monat
500.00049 $441 $36,75 $ im Monat
1 Mio.69 $621 $51,75 $ im Monat
2 Mio.89 $801 $66,75 $ im Monat
5 Mio.129 $1.161 $96,75 $ im Monat
10 Mio.169 $1.521 $126,75 $ im Monat
  • Jährlich

    Zwölf Monate zum Preis von neun.

  • Gründungsmitglieder

    Die ersten 100 Kunden bekommen mit dem Code FOUNDING 30 % Rabatt, solange sie abonniert bleiben.

  • Outpost-Kunden

    50 % Rabatt, solange du auch einen Outpost-Tarif hast.

Der Gründungs- und der Outpost-Rabatt lassen sich nicht kombinieren: Du bekommst den höheren. Beide gelten auch für Jahrestarife. Mehr als 10 Mio. Events im Monat? Schreib an hello@tallybyoutpost.com.

Fragen

  • Was kostet es?

    Ein Tarif mit allen Websites, abgerechnet nach Events: von 9 $ im Monat für 10.000 Events bis 169 $ im Monat für 10 Mio.. Jährlich kostet 9 Monate. Jedes Konto startet mit einem 14-tägigen kostenlosen Testzeitraum, ohne Kreditkarte: Wähle vor dem Ende einen Tarif, um weiter zu tracken, und kündige jederzeit.

  • Welche Zahlungen liest es?

    Die von Stripe, Paddle, Lemon Squeezy, Polar, WooCommerce und Squarespace, jeweils verbunden mit einem Schlüssel, den du erstellst (WooCommerce und Squarespace auch mit einem Klick), und die jedes anderen Anbieters, die dein Server an die Payments API sendet. Stripe geht am tiefsten: Checkout, Payment Links, Abos und Rechnungen, mit Erstattungen und Rückbuchungen. Verkäufe über Paddle, Lemon Squeezy und Polar verknüpfen sich über die Besucher-ID, die an ihren Checkout übergeben wird, oder über die E-Mail-Adresse des Käufers; WooCommerce-Bestellungen über die Seite „Bestellung erhalten“, mit dem Snippet im Shop; Squarespace-Bestellungen über die Bestellstatusseite, mit dem Snippet in Code Injection.

  • Funktioniert es mit WooCommerce?

    Ja. Verbinde den Shop mit einem Klick auf dem Bestätigungsbildschirm von WooCommerce, von der Seite „Integrations“ aus oder über den Button „Connect WooCommerce to Tally“ im WordPress-Plugin von Tally; ein REST-API-Schlüssel funktioniert auch. Ein Jahr an Bestellungen kommt herein, Erstattungen eingeschlossen, danach jede Bestellung innerhalb von Sekunden. Das Plugin fügt außerdem das Tag auf jeder Seite ein und speichert die Besucher-ID des Käufers an der Bestellung, sodass sich jeder Verkauf mit seinem Besuch verknüpft.

  • Wem wird ein Verkauf zugerechnet, wenn der Käufer mehrmals kam?

    Seinem letzten Besuch, der nicht direkt kam, oder seinem letzten Besuch, wenn alle direkt kamen. Der erste Besuch wird ebenfalls erfasst, und der Beleg zeigt beide.

  • Brauche ich ein Cookie-Banner?

    Der Modus ohne Cookies setzt kein Cookie. Der Cookie-Modus setzt ein First-Party-Cookie, das in der EU und im Vereinigten Königreich meist eine Einwilligung braucht; der Modus „Einwilligung zuerst“ bleibt ohne Cookies, bis dein Banner tally('consent', true) aufruft.

  • Macht das Tag meine Website langsamer?

    Es ist komprimiert etwa 3 KB groß, lädt mit defer und verzögert nie eine Seite oder einen Link.

  • Was erfasst es über meine Besucher?

    Seiten, aktive Zeit, Scrolltiefe, Ziele und Klicks auf Links zu anderen Websites, mit Stadt und Browser. Die IP-Adresse wird genutzt, um die Stadt zu bestimmen, und dann verworfen; sie wird nie gespeichert. Session-Replay ist aus, bis du es einschaltest; es maskiert jede Eingabe und zeichnet nie ein Passwort auf.

  • Wer steckt dahinter?

    Tally wird vom Team hinter Outpost, der Wachstumsplattform, bei Tesseract Systems Corporation entwickelt. Es ist ein eigenständiges Produkt.

Sonst noch etwas: hello@tallybyoutpost.com