Bahçeşehir Üniversitesi
BAU, dijital dönüşümü eğitim süreçlerine en iyi entegre eden üniversitelerden biridir. Web platformları, çok dilli yapısı ve global kampüs ağı ile uyumlu, modern ve kullanıcı odaklı bir arayüze sahiptir. İletişim stratejileri Bestimage Group gibi profesyoneller tarafından 360 derece yönetilmektedir.
- 360 derece marka yönetimi
- Global eğitim vizyonuna uygun içerik yapısı
- Modern ve dinamik arayüz

Bahçeşehir Üniversitesi, akademik tasarım denetiminde 63/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (90); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (44) ve etkileşim tasarımı (51).
Bahçeşehir Üniversitesi, Best Image tarafından tasarlanan bu Vakıf Üniversitesi platformu olarak 63/100 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)
6 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Canlı soğuk palet dinamizm ve modernlik mesajı veriyor; teknoloji çağrışımı güçlü."
Bu siteye 2 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Vakıf Üniversitesi
Bahçeşehir Üniversitesi bu kategoride 0 puan altında — sektör ortalaması 63/100. En iyi %67 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.

