Online Mindfulness
Eğitim odaklı yapısı ile mindfulness pratiklerini teknik bir beceri olarak öğretiyor. Programların modüler yapısı, dijital ürünün en iyi kullanım örneklerinden birini sunuyor. İçeriklerin sunumundaki tutarlılık ve platformun eğitim verimliliği odaklı tasarımı, kullanıcı bağlılığını artırıyor.
- 8 haftalık modüler programlar
- Kapsamlı eğitim kütüphanesi
- İleri düzey nörobilim içerikleri

Online Mindfulness, akademik tasarım denetiminde 64/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve içerik (95); görece geliştirilebilir alanları estetik (31) ve etkileşim tasarımı (44).
Online Mindfulness, Codelab tarafından tasarlanan bu Mindfulness Terapi platformu olarak 64/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Online Mindfulness, 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.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
3 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.
Mindfulness Terapi
Online Mindfulness bu kategoride 14 puan üzerinde — sektör ortalaması 50/100. En iyi %44 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.

