Limak Thermal Boutique Hotel
Tarihi ve modern mimariyi birleştiren otel, web sitesinde de bu estetik dengeyi koruyor. Sitenin kullanıcı dostu yapısı ve otelin tarihi dokusunu vurgulayan görsel dil, misafirlere daha rezervasyon aşamasında özel bir deneyim vadediyor.
- Tarihi doku ve butik ruhu yansıtan görsel tasarım
- Kullanıcı dostu online rezervasyon
- Yalova termal özelliklerini öne çıkaran içerik

Limak Thermal Boutique Hotel, akademik tasarım denetiminde 59/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (96) ve içerik (86); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (44) ve estetik (46).
Limak Thermal Boutique Hotel, Medyasoft tarafından tasarlanan bu Termal & Kaplıca platformu olarak 59/100 skorla "Gelişime Açık" kategorisinde yer almaktadır. kullanıcıların bakış açısından genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çeşitli tasarım kararları gözlemlenmiştir. Hasler-Süsstrunk renk metriği alt sınırlarda seyrederken Fitts Yasası etkileşim verimliliği yetersiz bulunmuştur; hedefli bir UX dönüşümüyle önemli kazanımlar elde edilebilir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Nötr ve dengeli bir renk paleti benimseniyor. Minimalist yaklaşım profesyonellik, içerik önceliği ve zamansız bir estetik iletir. Birden fazla renkli sektörde bu duruşun güven artırıcı etkisi gözlemlenmektedir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Termal & Kaplıca
Limak Thermal Boutique Hotel bu kategoride 13 puan üzerinde — sektör ortalaması 46/100. En iyi %40 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.

