Kadın Sağlığı Merkezi (Kadıköy)
Yerel ölçekte kadın sağlığı hizmetlerini dijital bir randevu ve bilgilendirme mekanizmasıyla birleştiren başarılı bir örnek. Kullanıcılarına periyodik kontrollerini takip etme ve tıbbi verilere ulaşma konusunda somut bir değer sunar. İstatistiksel şeffaflığı ve hasta odaklı arayüzü ile dijital kaliteyi yakalamıştır.
- Online randevu sistemi
- Tıbbi istatistik ve şeffaflık
- Tarama programları entegrasyonu

Kadın Sağlığı Merkezi (Kadıköy), akademik tasarım denetiminde 58/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (95) ve içerik (70); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (42) ve estetik (50).
Kadın Sağlığı Merkezi (Kadıköy), tarafından tasarlanan bu Kadın Sağlığı & Refah platformu olarak 58/100 puan alarak "Gelişime Açık" düzeyinde değerlendirilmiştir. Kadın Sağlığı Merkezi (Kadıköy), 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.
Pembe şefkat, nezaket ve modern feminenliği ifade eder. Bakım ve güzellik sektöründe güçlü duygusal rezonans ve yüksek markaya bağlılık oluşturur. (Birren, 1969)
5 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Kadın Sağlığı & Refah
Kadın Sağlığı Merkezi (Kadıköy) bu kategoride 9 puan üzerinde — sektör ortalaması 49/100. En iyi %64 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.

