Yuva Derneği
Ekolojik okuryazarlık eğitimlerini dijitalleştirme konusunda Türkiye'deki en güçlü vizyona sahip platformdur. Proje yönetimi süreçlerini web sitesinde şeffaf ve anlaşılır bir şekilde sunar. Kullanıcıyı pasif bir izleyici olmaktan çıkarıp, eğitime başvuran bir katılımcıya dönüştüren kullanıcı akışları oldukça başarılıdır.
- Ekolojik okuryazarlık eğitim modülleri
- Proje ve kampanya şeffaflığı
- Eğitim kayıt ve başvuru süreçleri

Yuva Derneği, akademik tasarım denetiminde 58/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (98) ve görsel kararlılık (83); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (28) ve etkileşim tasarımı (42).
Yuva Derneği, tarafından tasarlanan bu Ekosistem & Biyoçeşitlilik platformu olarak 58/100 puan alarak "Gelişime Açık" düzeyinde değerlendirilmiştir. Yuva Derneği, dijital platformlar arasında fonksiyonel bir yapıya sahip olup temel kullanıcı akışlarını karşılamaktadır. Bununla birlikte genel kullanıcı deneyimini 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)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Canlı soğuk palet dinamizm ve modernlik mesajı veriyor; teknoloji çağrışımı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Ekosistem & Biyoçeşitlilik
Yuva Derneği bu kategoride 2 puan üzerinde — sektör ortalaması 56/100. En iyi %71 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.

