Maraş Damızlık Sığır Yetiştiricileri Birliği
Bölgesel hayvancılık verilerini ve desteklerini şeffaf bir şekilde paylaşmasıyla üyelerine katma değer sağlar. Kullanıcı deneyimi, ihtiyaç duyulan bilgilere hızlıca ulaşmaya yönelik tasarlanmıştır.
- Bölgesel destek bilgileri
- Suni tohumlama takibi
- Üye odaklı bilgi paylaşımı

Maraş Damızlık Sığır Yetiştiricileri Birliği, akademik tasarım denetiminde 55/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (82); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (35) ve marka kimliği (36).
Maraş Damızlık Sığır Yetiştiricileri Birliği, Maraswebtasarim tarafından tasarlanan bu Büyük Baş Hayvancılık platformu olarak 55/100 puan alarak "Gelişime Açık" düzeyinde değerlendirilmiştir. Maraş Damızlık Sığır Yetiştiricileri Birliği, 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.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
4 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Büyük Baş Hayvancılık
Maraş Damızlık Sığır Yetiştiricileri Birliği bu kategoride 2 puan altında — sektör ortalaması 57/100. En iyi %76 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.