Clinics on Call
Farklı hastaneleri ve robotik cerrahi imkanlarını tek bir çatı altında karşılaştırmalı olarak sunması, kullanıcılar için büyük bir UX kolaylığıdır. Veri görselleştirme ve içerik hiyerarşisi oldukça başarılıdır.
- Karşılaştırmalı analiz
- Klinik değerlendirme sistemi
- Çok dilli arayüz

Clinics on Call, akademik tasarım denetiminde 65/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (86); görece geliştirilebilir alanları estetik (28) ve etkileşim tasarımı (29).
Clinics on Call, SEM İnternet Reklam ve Danışmanlık A.Ş. tarafından tasarlanan bu Cerrahi Robot platformu olarak 65/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Clinics on Call, 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.
Nötr ve dengeli bir renk paleti benimseniyor. Minimalist yaklaşım profesyonellik, içerik önceliği ve zamansız bir estetik iletir. Birden fazla renkli sektörde bu duruşun güven artırıcı etkisi gözlemlenmektedir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Cerrahi Robot
Clinics on Call bu kategoride 2 puan üzerinde — sektör ortalaması 63/100. En iyi %55 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.

