AFAD Gönüllülük
Türkiye'nin en geniş gönüllü ağını dijital olarak yöneten platformdur. Karmaşık kayıt ve yetkinlik doğrulama süreçlerini basitleştiren bir UX yapısına sahiptir.
- Gönüllü kayıt ve eğitim takibi
- Saha koordinasyon modülleri
- Yetkinlik bazlı görev atama

AFAD Gönüllülük, akademik tasarım denetiminde 77/100 puan alarak Bronz Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri akıcılık (94) ve hareket tasarımı (93); görece geliştirilebilir alanları teknik altyapı (60) ve estetik (66).
1st Ödül Derecesi
Bronz Ödül
Top %25 Küresel
AFAD Gönüllülük
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 AFAD Gönüllülük, 1st Tasarım Başarı Ödülü'ne layık görülmüştür.
AFAD Gönüllülük, tarafından tasarlanan bu Afet & Acil Yardım platformu olarak 77/100 skorla "Üst Düzey" düzeyine ulaşmıştır. Görsel tutarlılık ve teknik performans temel kriterleri karşılamakta; kullanıcıların genel beklentilerine yanıt verebilmektedir. genel kullanıcı deneyimini daha da güçlendirmek için renk hiyerarşisi, tipografik ölçek ve etkileşim noktalarında odaklanılmış iyileştirmeler etkili olacaktır.
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)
2 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Dengeli soğuk tonlar profesyonellik ve güvenilirlik mesajı iletiyor; kurumsal algı başarılı."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Afet & Acil Yardım
AFAD Gönüllülük bu kategoride 17 puan üzerinde — sektör ortalaması 60/100. En iyi %18 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.

