Bursa Geleneksel Tamamlayıcı Tıp Derneği
Yerel sağlık topluluğu ile bağlantı kurmak ve eğitim duyurularına ulaşmak için şeffaf bir platform sunar. Dernek faaliyetlerinin dijitalleştirilmesi konusunda başarılıdır.
- Yerel etkinlik yönetimi
- Dernek tüzüğü ve kurullar
- Hastalara özel bilgilendirme

Bursa Geleneksel Tamamlayıcı Tıp Derneği, akademik tasarım denetiminde 60/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (96) ve görsel kararlılık (89); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (31) ve estetik (40).
Bursa Geleneksel Tamamlayıcı Tıp Derneği, tarafından tasarlanan bu Geleneksel Türk Tıbbı platformu olarak 60/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Bursa Geleneksel Tamamlayıcı Tıp Derneği, 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.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist sıcak palet odak ve netliği ön plana çıkarıyor; sözsüz lüks çağrışımı var."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Geleneksel Türk Tıbbı
Bursa Geleneksel Tamamlayıcı Tıp Derneği bu kategoride 4 puan üzerinde — sektör ortalaması 56/100. En iyi %58 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.

