MediaMarkt Türkiye
MediaMarkt, 'Deneyim Şampiyonluğu' vizyonu doğrultusunda dijitalleşme ve yapay zeka destekli süreçlere büyük yatırım yapmaktadır. A/B testlerini müşteri sadakat programı (MediaMarkt Club) ve e-ticaret kanalları üzerinde aktif olarak kullanarak, omnichannel deneyimi optimize eden stratejik bir yaklaşıma sahiptir.
- Omnichannel veri entegrasyonu
- Kişiselleştirilmiş sadakat programı testleri
- Yapay zeka destekli dönüşüm çalışmaları

MediaMarkt Türkiye, akademik tasarım denetiminde 66/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (98) ve görsel kararlılık (86); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (45) ve etkileşim tasarımı (49).
MediaMarkt Türkiye, Vml tarafından tasarlanan bu A/B & Çok Değişkenli Test 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)
4 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Enerjik sıcak tonlar güçlü bir aksiyon isteği uyandırıyor; marka iddialı ve dikkat çekici."
Bu siteye 3 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
A/B & Çok Değişkenli Test
MediaMarkt Türkiye bu kategoride 7 puan üzerinde — sektör ortalaması 59/100. En iyi %36 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.

