Raw For Us
Raw beslenme felsefesini sadece insanlar için değil, evcil hayvanlar için de uygulayan öncü bir markadır. Teknolojik üretim süreçleri ve içerik kalitesiyle pet beslenmesinde raw kategorisinin en iyi temsilcisidir.
- Freeze-dried üretim teknolojisi
- Katkısız ve taze içerik
- Evcil hayvan sağlığı odaklılık

Raw For Us, akademik tasarım denetiminde 67/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (98) ve görsel kararlılık (93); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (28) ve etkileşim tasarımı (42).
Raw For Us, MediaClick tarafından tasarlanan bu Raw Food & Macrobiotic platformu olarak 67/100 puan ve "Güçlü Temel" sertifikasyonuyla değerlendirilmiştir. Raw For Us, dijital platformlar arasında gelişim potansiyeli yüksek bir konumda yer almaktadır. WCAG 2.1 erişilebilirlik kriterleri ve Lighthouse performans metrikleri temel uyumluluğu sağlarken, kullanıcıların uzun vadeli memnuniyetini artıracak derinlikli iyileştirmeler için net fırsatlar mevcuttur.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Pembe şefkat, nezaket ve modern feminenliği ifade eder. Bakım ve güzellik sektöründe güçlü duygusal rezonans ve yüksek markaya bağlılık oluşturur. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist sıcak palet odak ve netliği ön plana çıkarıyor; sözsüz lüks çağrışımı var."
Bu siteye 2 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Raw Food & Macrobiotic
Raw For Us bu kategoride 9 puan üzerinde — sektör ortalaması 58/100. En iyi %55 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.

