Bay Dijital
Sektörel bazlı analiz yaparak e-bülten tasarımlarını markanın kurumsal kimliği ile bütünleştirir. Teknik verimlilik ve estetik tasarımı bir arada sunan yaklaşımları dikkat çekicidir.
- Kurumsal kimlik entegrasyonu
- Sektörel hedef kitle analizi
- Tıklama odaklı tasarım

Bay Dijital, akademik tasarım denetiminde 76/100 puan alarak Bronz Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (88); görece geliştirilebilir alanları estetik (43) ve etkileşim tasarımı (51).
1st Ödül Derecesi
Bronz Ödül
Top %25 Küresel
Bay Dijital
1ST ÜSTÜN TASARIM ÖDÜLÜ
Hasler-Süsstrunk renk bilimi, Fitts Yasası etkileşim fiziği ve WCAG 2.1 erişilebilirlik standartlarında yürütülen bağımsız tasarım denetiminde küresel dijital üretimin üst %25 kalite dilimine giren Bay Dijital, 1st Tasarım Başarı Ödülü'ne layık görülmüştür.
Bay Dijital, tarafından tasarlanan bu Bülten Tasarımı platformu olarak 76/100 skorla "Üst Düzey" düzeyine ulaşmıştır. Görsel tutarlılık ve teknik performans temel kriterleri karşılamakta; kullanıcıların genel beklentilerine yanıt verebilmektedir. genel kullanıcı deneyimini daha da güçlendirmek için renk hiyerarşisi, tipografik ölçek ve etkileşim noktalarında odaklanılmış iyileştirmeler etkili olacaktır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Camgöbeği tazelik ve yenilik hissi verir. Teknoloji girişimlerinde geleneksel maviden farklılaşarak özgün ve çağdaş bir marka sesi oluşturur. (Birren, 1969)
6 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Bülten Tasarımı
Bay Dijital bu kategoride 13 puan üzerinde — sektör ortalaması 63/100. En iyi %6 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.

