Fazla (Fazla Gıda)
Yardım sektörünü dijitalleşme ve verimlilik odaklı dönüştüren en başarılı örnektir. Tasarım dili, modern, kurumsal ve tamamen çözüm odaklıdır. Sadece yardım etmekle kalmaz, gıdanın değerini optimize eden sistemler sunar.
- Atık yönetimi teknolojisi
- Dijital gıda bankacılığı altyapısı
- B2B sosyal fayda modelleri

Fazla (Fazla Gıda), akademik tasarım denetiminde 65/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (98) ve görsel kararlılık (95); görece geliştirilebilir alanları teknik altyapı (50) ve etkileşim tasarımı (50).
Fazla (Fazla Gıda), tarafından tasarlanan bu Açlık & Beslenme Yardımı platformu olarak 65/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Fazla (Fazla Gıda), 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.
Yeşil sürdürülebilirlik, güven ve büyümeyi temsil eder. Fintech ve sağlık markalarında en güçlü pozitif çağrışımlara sahip ton olarak öne çıkar. (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.
Açlık & Beslenme Yardımı
Fazla (Fazla Gıda) bu kategoride 7 puan üzerinde — sektör ortalaması 58/100. En iyi %45 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.

