Hakan Gıda
Akdeniz bölgesindeki stratejik konumu ve -40 dereceye kadar inebilen geniş rejimli soğutma odaları ile dondurulmuş gıda ve lojistik sektöründe kritik bir oyuncudur. Gümrüklü/gümrüksüz seçenekleri ile dış ticaret yapan firmalar için uçtan uca lojistik güvenliği sağlar.
- -40°C soğutma kapasitesi
- 6.500 m² soğuk hava depolama alanı
- Gümrüklü ve serbest antrepo

Hakan Gıda, akademik tasarım denetiminde 59/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (94) ve görsel kararlılık (86); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (42) ve teknik altyapı (45).
Hakan Gıda, Gerçek Bilişim tarafından tasarlanan bu Soğuk Zincir & Depolama platformu olarak 59/100 puan alarak "Gelişime Açık" düzeyinde değerlendirilmiştir. Hakan Gıda, 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.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Dengeli soğuk tonlar profesyonellik ve güvenilirlik mesajı iletiyor; kurumsal algı başarılı."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Soğuk Zincir & Depolama
Hakan Gıda bu kategoride 6 puan üzerinde — sektör ortalaması 53/100. En iyi %54 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.

