KAGİDER
Derneğin vizyonunu, projelerini ve üye etkileşimini merkezine alan modern bir dijital platformdur. Kullanıcı deneyimi, kadın girişimcileri teşvik eden ve toplumsal cinsiyet eşitliği vurgusunu ön plana çıkaran estetik bir dille tasarlanmıştır. Proje süreçleri ve mentörlük programları gibi karmaşık içerikleri basit ve anlaşılır bir navigasyonla sunar.
- Proje bazlı içerik yönetimi
- Kullanıcı dostu eğitim ve mentörlük portalları
- Aktif topluluk etkileşimi

KAGİDER, akademik tasarım denetiminde 66/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (89) ve görsel kararlılık (79); görece geliştirilebilir alanları teknik altyapı (50) ve hareket tasarımı (53).
KAGİDER, Internative Yazılım tarafından tasarlanan bu Meslek Derneği platformu olarak 66/100 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.
Kırmızı enerji, aciliyet ve güçlü eylem çağrısı iletir. E-ticaret ve sağlık sektörlerinde dikkat çekici etkisi deneysel psikoloji çalışmalarıyla kanıtlanmıştır. (Birren, 1969)
6 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Enerjik sıcak tonlar güçlü bir aksiyon isteği uyandırıyor; marka iddialı ve dikkat çekici."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Meslek Derneği
KAGİDER bu kategoride 12 puan üzerinde — sektör ortalaması 54/100. En iyi %27 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.

