Özyeğin Üniversitesi TTO (ÖzÜ TTO)
Araştırmacı odaklı yaklaşımı ve kullanıcı dostu arayüzü ile öne çıkar. Akademik bilginin toplumsal faydaya dönüşüm sürecinde izlediği modern ve şeffaf süreç yönetimi, onu dijital ürün kalitesinde en başarılı TTO'lardan biri kılmaktadır.
- Araştırmacı dostu arayüz
- Güçlü girişimcilik hızlandırma programları
- Düzenli eğitim ve farkındalık içerikleri

Özyeğin Üniversitesi TTO (ÖzÜ TTO), akademik tasarım denetiminde 57/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (98) ve içerik (82); görece geliştirilebilir alanları teknik altyapı (50) ve etkileşim tasarımı (51).
Özyeğin Üniversitesi TTO (ÖzÜ TTO), tarafından tasarlanan bu Teknoloji Transfer Ofisi platformu olarak 57/100 puan alarak "Gelişime Açık" düzeyinde değerlendirilmiştir. Özyeğin Üniversitesi TTO (ÖzÜ TTO), teknoloji platformlar arasında fonksiyonel bir yapıya sahip olup temel kullanıcı akışlarını karşılamaktadır. Bununla birlikte etkileşim ve dönüşüm oranını 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.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
5 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.
Teknoloji Transfer Ofisi
Özyeğin Üniversitesi TTO (ÖzÜ TTO) bu kategoride 11 puan üzerinde — sektör ortalaması 46/100. En iyi %29 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.

