Tatilsepeti
Tatilsepeti, statik bir acente olmaktan çıkıp kullanıcıya rehberlik eden bir deneyim platformuna dönüşmüştür. 'Tassis' gibi dijital asistan çözümleri ve vize/destinasyon bilgilerini içeren içerik odaklı pazarlama stratejisi, kullanıcının karar verme sürecini doğrudan kolaylaştırmaktadır.
- Yapay zeka tabanlı dijital asistan
- Deneyim odaklı içerik pazarlaması
- Kapsamlı mobil uygulama özellikleri

Tatilsepeti, akademik tasarım denetiminde 46/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (87) ve içerik (82); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (28) ve estetik (29).
Tatilsepeti, tarafından tasarlanan bu Full-Service Seyahat Acentesi platformu olarak 46/100 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.
Turuncu yaratıcılık ve erişilebilirliği dengeler. Gençlik odaklı markalarda yüksek güven ve etkileşim skorları ürettiği gözlemlenmiştir. (Birren, 1969)
5 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Dengeli sıcak palet güven ve yakınlık hissi veriyor; kullanıcıyla duygusal bağ kurma potansiyeli yüksek."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Full-Service Seyahat Acentesi
Tatilsepeti bu kategoride 19 puan altında — sektör ortalaması 65/100. En iyi %95 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.

