Savoy Pastanesi
Tarihi bir kimliği korurken, dijitalleşmeyi 'nostaljik ancak modern' bir çizgide başarmıştır. Site, kullanıcıyı doğrudan Savoy'un o meşhur tarihi atmosferine sokan sıcak bir tasarım diline sahiptir. Ürünleri kategorize etme biçimi ve online sipariş süreçlerindeki sadelik, butik pastaneler için dijitalde doğru bir konumlanma örneği sunar.
- Nostaljik ve sıcak tasarım dili
- Anlaşılır ürün navigasyonu
- Yerel marka değerini koruyan dijital sunum

Savoy Pastanesi, akademik tasarım denetiminde 59/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (90) ve akıcılık (70); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (28) ve etkileşim tasarımı (42).
Savoy Pastanesi, tarafından tasarlanan bu Pastane & Patisserie platformu olarak 59/100 puan alarak "Gelişime Açık" düzeyinde değerlendirilmiştir. Savoy Pastanesi, dijital platformlar arasında fonksiyonel bir yapıya sahip olup temel kullanıcı akışlarını karşılamaktadır. Bununla birlikte genel kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyen görsel tutarsızlıklar, performans açıkları ve erişilebilirlik eksiklikleri tespit edilmiştir; sistematik bir tasarım revizyonu dönüşüm oranlarını anlamlı ölçüde iyileştirecektir.
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)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Dengeli sıcak palet güven ve yakınlık hissi veriyor; kullanıcıyla duygusal bağ kurma potansiyeli yüksek."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Pastane & Patisserie
Savoy Pastanesi bu kategoride 0 puan altında — sektör ortalaması 59/100. En iyi %67 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.

