Sivil Toplum için Destek Vakfı
Kurumsal ve bireysel bağışçıları kültür-sanat kurumlarıyla buluşturan profesyonel yapısı, sanatın toplumdaki görünürlüğünü artırmak için finansal bir sürdürülebilirlik modeli sunmaktadır.
- STK odaklı sanat hibeleri
- Kurumsal bağış yönetimi
- Kültür-sanat vizyonuna uygun proje seçimi

Sivil Toplum için Destek Vakfı, akademik tasarım denetiminde 47/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (95) ve görsel kararlılık (81); görece geliştirilebilir alanları estetik (23) ve marka kimliği (28).
Sivil Toplum için Destek Vakfı, tarafından tasarlanan bu Sanat Yatırım Fonu platformu olarak 47/100 skorla "Dönüşüm Aşaması" kategorisinde raporlanmıştır. kullanıcıların beklentilerini karşılayan temel etkileşim akışları henüz tam olarak olgunlaşmamıştır; genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çok sayıda tasarım açığı mevcuttur. Renk teorisi, tipografik hiyerarşi, Fitts Yasası etkileşim metrikleri ve WCAG erişilebilirlik standartları başta olmak üzere geniş kapsamlı bir dönüşüm planı önerilmektedir.
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)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Sanat Yatırım Fonu
Sivil Toplum için Destek Vakfı bu kategoride 12 puan altında — sektör ortalaması 59/100. En iyi %90 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.

