Zihinsel Yetersiz Çocukları Yetiştirme ve Koruma Vakfı (ZİÇEV)
Vakıf faaliyetlerini dijital e-ticaret (ZİÇEV Mağaza) ile entegre ederek sürdürülebilir gelir modeli oluşturan, kullanıcı dostu arayüzüyle destekçilerini aktif tutan bir yapıya sahiptir.
- Entegre bağış ve mağaza yapısı
- Rehabilitasyon merkezi tanıtımları
- Güvenilir kullanıcı arayüzü

Zihinsel Yetersiz Çocukları Yetiştirme ve Koruma Vakfı (ZİÇEV), akademik tasarım denetiminde 71/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (95); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (42) ve estetik (49).
Zihinsel Yetersiz Çocukları Yetiştirme ve Koruma Vakfı (ZİÇEV), tarafından tasarlanan bu Engelli Çocuk Destek platformu olarak 71/100 skorla "Üst Düzey" düzeyine ulaşmıştır. Görsel tutarlılık ve teknik performans temel kriterleri karşılamakta; kullanıcıların genel beklentilerine yanıt verebilmektedir. genel kullanıcı deneyimini daha da güçlendirmek için renk hiyerarşisi, tipografik ölçek ve etkileşim noktalarında odaklanılmış iyileştirmeler etkili olacaktır.
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.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Engelli Çocuk Destek
Zihinsel Yetersiz Çocukları Yetiştirme ve Koruma Vakfı (ZİÇEV) bu kategoride 12 puan üzerinde — sektör ortalaması 59/100. En iyi %10 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.