Newold
Newold, karbon ayak izini minimize etme konusundaki kararlılığını web sitesinin tüm dokusuna işlemiş. Paketlemeden ürün seçimine kadar her noktada sürdürülebilirlik vurgusu var. Dijital arayüzleri, kullanıcının bu çevreci felsefeyi alışveriş sürecinde de hissetmesini sağlayan bir rehber görevi görüyor.
- Düşük karbon ayak izi
- Geri dönüştürülebilir paketleme
- Çevreci rehberlik deneyimi

Newold, akademik tasarım denetiminde 54/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve içerik (96); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (42) ve estetik (42).
Newold, Agency-x tarafından tasarlanan bu Sürdürülebilir Moda platformu olarak 54/100 puan ve "Gelişime Açık" değerlendirmesiyle raporlanmıştır. Newold, dijital rekabetçi ortamda kullanıcıların deneyimini zorlaştıran görsel ve teknik engeller barındırmaktadır. Tipografik düzensizlik, renk hiyerarşisi eksikliği ve sayfa yükleme performansı öncelikli iyileştirme alanları olarak öne çıkmaktadır.
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.
Sürdürülebilir Moda
Newold bu kategoride 12 puan üzerinde — sektör ortalaması 42/100. En iyi %45 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.

