Servisbir
Servis işletmelerinin dijitalleşmesine yardımcı olan bu platform, son kullanıcıların da araç geçmişini ve periyodik bakımlarını takip edebilmesini sağlayarak ekosistemi güçlendiriyor.
- Servis yönetim yazılımı
- Araç bakım geçmişi takibi
- Müşteri etkileşimli süreçler

Servisbir, akademik tasarım denetiminde 77/100 puan alarak Bronz Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve içerik (89); görece geliştirilebilir alanları estetik (40) ve etkileşim tasarımı (46).
1st Ödül Derecesi
Bronz Ödül
Top %25 Küresel
Servisbir
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 Servisbir, 1st Tasarım Başarı Ödülü'ne layık görülmüştür.
Servisbir, tarafından tasarlanan bu Araç Bakım & Servis platformu olarak 77/100 skorla "Üst Düzey" düzeyine ulaşmıştır. Görsel tutarlılık ve teknik performans temel kriterleri karşılamakta; kullanıcıların genel beklentilerine yanıt verebilmektedir. genel kullanıcı deneyimini daha da güçlendirmek için renk hiyerarşisi, tipografik ölçek ve etkileşim noktalarında odaklanılmış iyileştirmeler etkili olacaktır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Yeşil sürdürülebilirlik, güven ve büyümeyi temsil eder. Fintech ve sağlık markalarında en güçlü pozitif çağrışımlara sahip ton olarak öne çıkar. (Birren, 1969)
6 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Araç Bakım & Servis
Servisbir bu kategoride 16 puan üzerinde — sektör ortalaması 61/100. En iyi %6 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.

