İhtiyaç Haritası
Türkiye'nin dijital sosyal inovasyon alanındaki en başarılı örneğidir. Harita tabanlı arayüzü sayesinde yerel ihtiyaçları görünür kılması ve şeffaf bir eşleştirme modeli sunması, kullanıcıların güvenini kazanmasını sağlar. Platformun kullanıcı dostu UX tasarımı, 'imece' kültürünü dijitalleşmiştir.
- Harita tabanlı ihtiyaç eşleştirme
- Şeffaf izlenebilirlik modeli
- Döngüsel ekonomi odaklı sosyal fayda

İhtiyaç Haritası, akademik tasarım denetiminde 64/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (99) ve görsel kararlılık (90); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (42) ve marka kimliği (43).
İhtiyaç Haritası, tarafından tasarlanan bu Açlık & Beslenme Yardımı platformu olarak 64/100 skorla "Güçlü Temel" düzeyinde değerlendirmeye alınmıştır. genel kullanıcı deneyimini destekleyen altyapı kurulu olup kullanıcıların temel beklentileri karşılanmaktadır. Ancak görsel ağırlık dağılımı, renk psikolojisi ve etkileşim akışı üzerine yürütülecek sistematik bir tasarım çalışması, platformun rekabetçiliğini artıracaktır.
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.
Açlık & Beslenme Yardımı
İhtiyaç Haritası bu kategoride 6 puan üzerinde — sektör ortalaması 58/100. En iyi %50 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.

