Yemeksepeti
Yemeksepeti, geniş kullanıcı tabanı üzerinde sürekli olarak gerçekleştirdiği A/B testleriyle kullanıcı deneyimini (UX) optimize eden en gelişmiş dijital platformlardan biridir. Yemeksepeti Ads gibi reklam ürünleriyle kendi perakende medya ağını yöneterek, dönüşüm oranlarını (CRO) veriye dayalı stratejilerle sürekli iyileştirmektedir. Platform, hızlı ticaret dinamiklerine uygun dinamik arayüz güncellemeleriyle sektörde öncü bir rol oynamaktadır.
- Yüksek trafikli A/B test ortamı
- Data odaklı dönüşüm optimizasyonu
- Entegre perakende medya ağı

Yemeksepeti, akademik tasarım denetiminde 45/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (76) ve akıcılık (70); görece geliştirilebilir alanları hareket tasarımı (28) ve estetik (29).
Yemeksepeti, Diverseffect tarafından tasarlanan bu A/B & Çok Değişkenli Test platformu olarak 45/100 puan ve "Dönüşüm Aşaması" değerlendirmesiyle kayıt altına alınmıştır. Yemeksepeti, dijital sektörde rekabetçi bir konuma ulaşabilmek için kapsamlı bir tasarım ve teknik yatırıma ihtiyaç duymaktadır. kullanıcıların temel beklentileri olan hız, okunabilirlik ve görsel netlik kriterlerinde önemli geliştirme alanları saptanmıştır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Nötr ve dengeli bir renk paleti benimseniyor. Minimalist yaklaşım profesyonellik, içerik önceliği ve zamansız bir estetik iletir. Birden fazla renkli sektörde bu duruşun güven artırıcı etkisi gözlemlenmektedir. (Birren, 1969)
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Bu siteye 3 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
A/B & Çok Değişkenli Test
Yemeksepeti bu kategoride 14 puan altında — sektör ortalaması 59/100. En iyi %91 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.

