Eazybe
Satış ekipleri için WhatsApp konuşmalarını CRM ile senkronize eden webhook tabanlı kurgularıyla tanınıyor. Satış süreçlerini otomatize etme konusundaki uzmanlığı ile kullanıcı deneyimini zirveye taşıyor.
- CRM Senkronizasyonu
- Satış Otomasyonu
- Yapay Zeka Destekli İletişim

Eazybe, akademik tasarım denetiminde 77/100 puan alarak Bronz Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri görsel kararlılık (90) ve içerik (87); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (31) ve etkileşim tasarımı (42).
1st Ödül Derecesi
Bronz Ödül
Top %25 Küresel
Eazybe
1ST ÜSTÜN TASARIM ÖDÜLÜ
Hasler-Süsstrunk renk bilimi, Fitts Yasası etkileşim fiziği ve WCAG 2.1 erişilebilirlik standartlarında yürütülen bağımsız tasarım denetiminde küresel dijital üretimin üst %25 kalite dilimine giren Eazybe, 1st Tasarım Başarı Ödülü'ne layık görülmüştür.
Eazybe, tarafından tasarlanan bu Webhook & Otomasyon platformu olarak 77/100 puan alarak "Üst Düzey" değerlendirmesine dahil edilmiştir. Eazybe, dijital dijital ortamda kullanıcıların temel ihtiyaçlarını karşılayan işlevsel bir tasarım sunmaktadır. Hasler-Süsstrunk renk canlılığı ve Fitts Yasası etkileşim metrikleri ortalama düzeyde seyretmekte; stratejik bir tasarım revizyonuyla üst segmente taşınma potansiyeli mevcuttur.
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)
Modern React framework (Next.js). SSR veya SSG ile sunuluyor.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Webhook & Otomasyon
Eazybe bu kategoride 13 puan üzerinde — sektör ortalaması 64/100. En iyi %5 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.

