GümrükApp
Gümrük ve dış ticaret süreçlerinde dijitalleşmenin öncüsü olarak, karmaşık mevzuat verilerini kullanıcı dostu bir arayüzle sunmasıyla rakiplerinden ayrılır. Yapay zeka ile otomatik GTİP sınıflandırma ve vergi hesaplama özellikleri, operasyonel hız ve doğruluk payını ciddi oranda artırmaktadır. Modern tasarımı ve güçlü UX kurgusuyla sektördeki geleneksel yapıdan tamamen sıyrılarak profesyoneller için vazgeçilmez bir dijital araç haline gelmiştir.
- AI destekli GTİP sınıflandırma
- Hızlı vergi hesaplama (KDV, ÖTV, GV)
- Anlık mevzuat ve tarife takibi

GümrükApp, akademik tasarım denetiminde 41/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (96); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (31) ve etkileşim tasarımı (40).
GümrükApp, tarafından tasarlanan bu KDV & Gümrük platformu olarak 41/100 skorla "Dönüşüm Aşaması" kategorisinde raporlanmıştır. kullanıcıların beklentilerini karşılayan temel etkileşim akışları henüz tam olarak olgunlaşmamıştır; genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çok sayıda tasarım açığı mevcuttur. Renk teorisi, tipografik hiyerarşi, Fitts Yasası etkileşim metrikleri ve WCAG erişilebilirlik standartları başta olmak üzere geniş kapsamlı bir dönüşüm planı önerilmektedir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
"Canlı soğuk palet dinamizm ve modernlik mesajı veriyor; teknoloji çağrışımı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
KDV & Gümrük
GümrükApp bu kategoride 3 puan altında — sektör ortalaması 44/100. En iyi %56 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.

