BiLira
Türkiye'deki finansal teknolojiler (Fintech) ağının öncüleri arasında yer alır. Teknik derinliği yüksek olan projesi, profesyonel bir ekosistem yaratma konusunda oldukça başarılı bir arayüz ve deneyim sunar.
- Blockchain entegrasyonu
- Fintech ağ çözümleri
- Modern arayüz

BiLira, akademik tasarım denetiminde 76/100 puan alarak Bronz Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (97); görece geliştirilebilir alanları estetik (37) ve marka kimliği (38).
1st Ödül Derecesi
Bronz Ödül
Top %25 Küresel
BiLira
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 BiLira, 1st Tasarım Başarı Ödülü'ne layık görülmüştür.
BiLira, tarafından tasarlanan bu Profesyonel Ağ platformu olarak 76/100 puan ve "Üst Düzey" sertifikasıyla değerlendirilmiştir. Sağlam bir teknik altyapı üzerine kurulu BiLira, dijital platformlar arasında tatmin edici bir kullanıcı deneyimi sunmaktadır. genel kullanıcı deneyimini iyileştirmeye yönelik net fırsatlar tespit edilmiş olmakla birlikte, mevcut tasarım dili tutarlı ve işlevseldir.
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)
Webflow ile tasarlanmış. No-code/low-code geliştirme ortamı.
"Dengeli soğuk tonlar profesyonellik ve güvenilirlik mesajı iletiyor; kurumsal algı başarılı."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Profesyonel Ağ
BiLira bu kategoride 19 puan üzerinde — sektör ortalaması 57/100. En iyi %9 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.

