Dr. Nihat Dik
Kişisel markanın dijitalleşmesi konusunda Türkiye'deki en iyi örneklerden biridir. Uygulamaların detaylı tanıtımı, uzman hekim kimliği ve güçlü call-to-action (harekete geçirici mesaj) yapısıyla oldukça yüksek bir dönüşüm başarısına sahiptir.
- Güçlü kişisel marka vurgusu
- Detaylı uygulama bilgilendirme sayfaları
- Yüksek dönüşüm oranlı randevu akışı

Dr. Nihat Dik, akademik tasarım denetiminde 67/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (99) ve görsel kararlılık (84); görece geliştirilebilir alanları estetik (41) ve etkileşim tasarımı (44).
Dr. Nihat Dik, 10 Ajans tarafından tasarlanan bu Özel Klinik & Poliklinik platformu olarak 67/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Dr. Nihat Dik, dijital dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte genel kullanıcı deneyimini sınırlayan belirli tasarım kararları dikkat çekmektedir. Renk kontrastı, tipografik hiyerarşi ve etkileşim yoğunluğu alanlarında odaklanmış iyileştirmeler kullanıcı deneyimini belirgin ölçüde ilerletecektir.
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.
"Minimalist sıcak palet odak ve netliği ön plana çıkarıyor; sözsüz lüks çağrışımı var."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Özel Klinik & Poliklinik
Dr. Nihat Dik bu kategoride 2 puan üzerinde — sektör ortalaması 65/100. 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.

