Botanalytics
Botanalytics, diyalogsal yapay zeka dünyasında kullanıcıların botlarla olan etkileşimini ölçümleyerek bu deneyimlerin iyileştirilmesini sağlar. Teknik altyapısı kadar, ölçümleme verilerini sunma biçimiyle de UX açısından oldukça başarılıdır. Global çapta bir SaaS ürünü olarak sunduğu standartlar, Türkiye'deki AI ürün kalitesini yükselten bir başarı örneğidir.
- Bot ölçümleme
- Diyalogsal analitik
- Etkileşim analizi

Botanalytics, akademik tasarım denetiminde 66/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (93); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (39) ve etkileşim tasarımı (50).
Botanalytics, tarafından tasarlanan bu AI Araştırma & Geliştirme platformu olarak 66/100 puan ve "Güçlü Temel" sertifikasyonuyla değerlendirilmiştir. Botanalytics, dijital platformlar arasında gelişim potansiyeli yüksek bir konumda yer almaktadır. WCAG 2.1 erişilebilirlik kriterleri ve Lighthouse performans metrikleri temel uyumluluğu sağlarken, kullanıcıların uzun vadeli memnuniyetini artıracak derinlikli iyileştirmeler için net fırsatlar mevcuttur.
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."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
AI Araştırma & Geliştirme
Botanalytics bu kategoride 12 puan üzerinde — sektör ortalaması 54/100. En iyi %71 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.

