SRC Kursu
Sektöre özel içerik üretimindeki başarısı, platformun hedef kitlesi tarafından benimsenmesini sağlamıştır. Sınav formatına uygun deneme modülleri ve kullanıcı etkileşimi, siteyi basit bir bilgi kaynağı olmaktan çıkarıp bir çalışma arkadaşına dönüştürmektedir. Erişilebilirlik odaklı tasarımı oldukça başarılıdır.
- SRC sınav formatına uygun denemeler
- Etkileşimli eğitim içerikleri
- Hızlı erişim menüleri

SRC Kursu, akademik tasarım denetiminde 32/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (96) ve hareket tasarımı (69); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (45) ve teknik altyapı (51).
SRC Kursu, tarafından tasarlanan bu Ehliyet & Mesleki Sınav platformu olarak 32/100 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.
Ehliyet & Mesleki Sınav
SRC Kursu bu kategoride 20 puan altında — sektör ortalaması 52/100. En iyi %83 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.

