Bursa Hayvanat Bahçesi
Bursa Büyükşehir Belediyesi tarafından yönetilen tesis, Avrupa standartlarında barınak tasarımları ve interaktif çocuk köyü ile sektörde öncüdür. Kullanıcı odaklı dijital arayüzü, hayvan türleri hakkında kapsamlı bilgiler sunarak eğitici bir deneyim vaat eder. Peyzaj ve hayvan yaşam alanlarının entegrasyonundaki başarısı, onu Türkiye'nin en iyi yönetilen dijital varlıklarından biri kılar.
- EAZA tam üyeliği
- Doğal yaşam alanı tasarımı
- Çocuk köyü eğitimi

Bursa Hayvanat Bahçesi, akademik tasarım denetiminde 52/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (84); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (31) ve etkileşim tasarımı (34).
Bursa Hayvanat Bahçesi, tarafından tasarlanan bu Hayvanat Bahçesi & Botanik platformu olarak 52/100 skorla "Gelişime Açık" kategorisinde yer almaktadır. kullanıcıların bakış açısından genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çeşitli tasarım kararları gözlemlenmiştir. Hasler-Süsstrunk renk metriği alt sınırlarda seyrederken Fitts Yasası etkileşim verimliliği yetersiz bulunmuştur; hedefli bir UX dönüşümüyle önemli kazanımlar elde edilebilir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Turuncu yaratıcılık ve erişilebilirliği dengeler. Gençlik odaklı markalarda yüksek güven ve etkileşim skorları ürettiği gözlemlenmiştir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Dengeli sıcak palet güven ve yakınlık hissi veriyor; kullanıcıyla duygusal bağ kurma potansiyeli yüksek."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Hayvanat Bahçesi & Botanik
Bursa Hayvanat Bahçesi bu kategoride 9 puan üzerinde — sektör ortalaması 43/100. En iyi %50 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.

