Boylam Psikiyatri Hastanesi
Boylam, sakin ve güven veren tasarım diliyle, hastaların stresli oldukları bir süreçte huzur bulmasını hedefleyen arayüzü ile ayrışır. Bilgilerin erişilebilirliği ve kurumsal ciddiyet, tasarımın odak noktasıdır. Sektörde dijital varlığını yıllardır tutarlı bir şekilde sürdüren, köklü bir örnektir.
- Sakin ve güven veren görsel tasarım
- Net tedavi ve tanı bilgileri
- Hızlı erişilebilir iletişim kanalları

Boylam Psikiyatri Hastanesi, akademik tasarım denetiminde 64/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (94) ve görsel kararlılık (86); görece geliştirilebilir alanları estetik (33) ve etkileşim tasarımı (42).
Boylam Psikiyatri Hastanesi, tarafından tasarlanan bu Psikiyatri platformu olarak 64/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Boylam Psikiyatri Hastanesi, dijital dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte genel kullanıcı deneyimini sınırlayan belirli tasarım kararları dikkat çekmektedir. Renk kontrastı, tipografik hiyerarşi ve etkileşim yoğunluğu alanlarında odaklanmış iyileştirmeler kullanıcı deneyimini belirgin ölçüde ilerletecektir.
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)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Psikiyatri
Boylam Psikiyatri Hastanesi bu kategoride 8 puan üzerinde — sektör ortalaması 56/100. En iyi %63 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.

