B2Metric
B2Metric, işletmelerin gelecekteki davranışlarını tahmin etmek için geliştirdiği modellerle veri bilimini pratik bir iş aracı haline getirir. Platformun sadeleşmiş karmaşıklık sunan tasarımı, veri bilimcisi olmayan yöneticilerin bile AI verilerini okuyabilmesini sağlar. Stratejik kararlara destek olan somut sonuçlar üretmesi, onu rekabetçi kategoride ön plana çıkarır.
- Tahminleyici analitik
- Müşteri kaybı öngörüsü
- İş zekası entegrasyonu

B2Metric, akademik tasarım denetiminde 69/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (97) ve görsel kararlılık (80); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (28) ve etkileşim tasarımı (42).
B2Metric, tarafından tasarlanan bu AI Araştırma & Geliştirme platformu olarak 69/100 skorla "Güçlü Temel" düzeyinde değerlendirmeye alınmıştır. genel kullanıcı deneyimini destekleyen altyapı kurulu olup kullanıcıların temel beklentileri karşılanmaktadır. Ancak görsel ağırlık dağılımı, renk psikolojisi ve etkileşim akışı üzerine yürütülecek sistematik bir tasarım çalışması, platformun rekabetçiliğini artıracaktır.
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)
Framer ile tasarlanmış. Animasyon odaklı modern site platformu.
"Dengeli soğuk tonlar profesyonellik ve güvenilirlik mesajı iletiyor; kurumsal algı başarılı."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
AI Araştırma & Geliştirme
B2Metric bu kategoride 15 puan üzerinde — sektör ortalaması 54/100. En iyi %43 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.

