Türkiye Tabelacı
Dijital ajans kökenli olmaları, fiziksel tabelayı bir 'medya ve tasarım' ürünü olarak görmelerini sağlıyor. Uluslararası ofis ağları sayesinde global standartları Türkiye pazarına entegre ediyorlar. Kullanıcıya sundukları 'ücretsiz teklif' ve detaylı hizmet haritası, dijital dönüşümü tabela sektörüne başarıyla uyguladıklarını gösteriyor.
- Uluslararası hizmet kapasitesi
- Modern tasarım odaklı yaklaşım
- Dijital ajans altyapısı

Türkiye Tabelacı, akademik tasarım denetiminde 56/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (92); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (37) ve etkileşim tasarımı (44).
Türkiye Tabelacı, Zohi Dijital Ajans tarafından tasarlanan bu Büyük Format Baskı & Tabela platformu olarak 56/100 puan ve "Gelişime Açık" değerlendirmesiyle raporlanmıştır. Türkiye Tabelacı, dijital rekabetçi ortamda kullanıcıların deneyimini zorlaştıran görsel ve teknik engeller barındırmaktadır. Tipografik düzensizlik, renk hiyerarşisi eksikliği ve sayfa yükleme performansı öncelikli iyileştirme alanları olarak öne çıkmaktadır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Kırmızı enerji, aciliyet ve güçlü eylem çağrısı iletir. E-ticaret ve sağlık sektörlerinde dikkat çekici etkisi deneysel psikoloji çalışmalarıyla kanıtlanmıştır. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Dengeli sıcak palet güven ve yakınlık hissi veriyor; kullanıcıyla duygusal bağ kurma potansiyeli yüksek."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Büyük Format Baskı & Tabela
Türkiye Tabelacı bu kategoride 2 puan üzerinde — sektör ortalaması 54/100. En iyi %63 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.

