İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa Hastaneleri
Tıp dünyasındaki otoritesini web arayüzüne de yansıtan bir yapısı vardır. Hangi branştan randevu alması gerektiğini bilmeyen hastalar için sunduğu rehberlik araçları oldukça başarılı bir UX (kullanıcı deneyimi) kararıdır. Karmaşık veri setlerini, hastayı yormadan sunmayı başaran nadir kurumsal sitelerdendir.
- Branş yönlendirme rehberi
- Akademik ve klinik yayın desteği
- Robotik cerrahi bilgilendirme

İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa Hastaneleri, akademik tasarım denetiminde 36/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (84); görece geliştirilebilir alanları estetik (34) ve etkileşim tasarımı (50).
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa Hastaneleri, tarafından tasarlanan bu Devlet Hastanesi platformu olarak 36/100 puan ve "Dönüşüm Aşaması" değerlendirmesiyle kayıt altına alınmıştır. İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa Hastaneleri, dijital sektörde rekabetçi bir konuma ulaşabilmek için kapsamlı bir tasarım ve teknik yatırıma ihtiyaç duymaktadır. kullanıcıların temel beklentileri olan hız, okunabilirlik ve görsel netlik kriterlerinde önemli geliştirme alanları saptanmıştır.
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)
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.
Devlet Hastanesi
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa Hastaneleri bu kategoride 18 puan altında — sektör ortalaması 54/100. En iyi %75 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.