Arvento
Arvento, Türkiye'deki filo yönetimi pazarında 20 yılı aşkın tecrübesiyle lider konumdadır. Gelişmiş sürüş davranışı analizi, yakıt tasarrufu çözümleri ve geniş bayi ağı ile hem küçük hem de büyük ölçekli işletmeler için kapsamlı veri analitiği sunar. Kullanıcı dostu arayüzü ve mobil uygulama desteği ile operasyonel verimliliği maksimize eder.
- Gelişmiş sürüş davranışı analizi
- Gerçek zamanlı konum takibi
- Yakıt tasarrufu optimizasyonu

Arvento, akademik tasarım denetiminde 63/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (91) ve akıcılık (88); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (28) ve etkileşim tasarımı (29).
Arvento, Medyatik Dijital tarafından tasarlanan bu Filo Yönetimi platformu olarak 63/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Arvento, dijital dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte genel kullanıcı deneyimini sınırlayan belirli tasarım kararları dikkat çekmektedir. Renk kontrastı, tipografik hiyerarşi ve etkileşim yoğunluğu alanlarında odaklanmış iyileştirmeler kullanıcı deneyimini belirgin ölçüde ilerletecektir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Canlı soğuk palet dinamizm ve modernlik mesajı veriyor; teknoloji çağrışımı güçlü."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Filo Yönetimi
Arvento bu kategoride 7 puan üzerinde — sektör ortalaması 56/100. En iyi %53 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

