Delfin Arşiv
Sektörel tecrübesini dijital çözümlerle birleştiren Delfin, büyük ölçekli kurumların fiziksel arşivlerini dijital ortama aktarma süreçlerinde standart belirleyici konumda. Veri iyileştirme ve indeksleme yetenekleri, karmaşık veri setlerini yönetmek isteyen büyük ölçekli kurumlar için ideal bir yapı sunuyor.
- Profesyonel tarama ve indeksleme
- E-Arşiv entegrasyonu
- Fiziksel arşiv danışmanlığı

Delfin Arşiv, akademik tasarım denetiminde 55/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve marka kimliği (74); görece geliştirilebilir alanları teknik altyapı (45) ve etkileşim tasarımı (51).
Delfin Arşiv, tarafından tasarlanan bu Koleksiyon Yönetimi platformu olarak 55/100 puan alarak "Gelişime Açık" düzeyinde değerlendirilmiştir. Delfin Arşiv, dijital platformlar arasında fonksiyonel bir yapıya sahip olup temel kullanıcı akışlarını karşılamaktadır. Bununla birlikte genel kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyen görsel tutarsızlıklar, performans açıkları ve erişilebilirlik eksiklikleri tespit edilmiştir; sistematik bir tasarım revizyonu dönüşüm oranlarını anlamlı ölçüde iyileştirecektir.
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)
5 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Minimalist sıcak palet odak ve netliği ön plana çıkarıyor; sözsüz lüks çağrışımı var."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Koleksiyon Yönetimi
Delfin Arşiv bu kategoride 3 puan altında — sektör ortalaması 58/100. En iyi %69 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.

