Moyduz
Türkiye'deki B2B e-ticaret siteleri ve platformlarını analiz eden, sektörel rehberlik sunan önemli bir dijital merkezdir. Sektörün güncel durumunu verilerle destekleyerek işletmelere doğru pazaryeri seçimi konusunda ışık tutar.
- Sektörel analiz
- Platform rehberliği
- Güncel pazar verileri

Moyduz, akademik tasarım denetiminde 78/100 puan alarak Bronz Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri görsel kararlılık (95) ve içerik (83); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (31) ve etkileşim tasarımı (42).
1st Ödül Derecesi
Bronz Ödül
Top %25 Küresel
Moyduz
1ST ÜSTÜN TASARIM ÖDÜLÜ
Hasler-Süsstrunk renk bilimi, Fitts Yasası etkileşim fiziği ve WCAG 2.1 erişilebilirlik standartlarında yürütülen bağımsız tasarım denetiminde küresel dijital üretimin üst %25 kalite dilimine giren Moyduz, 1st Tasarım Başarı Ödülü'ne layık görülmüştür.
Moyduz, tarafından tasarlanan bu B2B E-Ticaret platformu olarak 78/100 puan ve "Üst Düzey" sertifikasıyla değerlendirilmiştir. Sağlam bir teknik altyapı üzerine kurulu Moyduz, e-ticaret platformlar arasında tatmin edici bir kullanıcı deneyimi sunmaktadır. dönüşüm ve sepet deneyimini iyileştirmeye yönelik net fırsatlar tespit edilmiş olmakla birlikte, mevcut tasarım dili tutarlı ve işlevseldir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Kızıl ton; tutku ve özgünlüğü birleştirir. Dinamik marka kimliklerinde yüksek tanınırlık ve duygusal bağ sağlar. (Birren, 1969)
Modern React framework (Next.js). SSR veya SSG ile sunuluyor.
"Dengeli sıcak palet güven ve yakınlık hissi veriyor; kullanıcıyla duygusal bağ kurma potansiyeli yüksek."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
B2B E-Ticaret
Moyduz bu kategoride 14 puan üzerinde — sektör ortalaması 64/100. En iyi %11 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.

