Acıbadem Sağlık Grubu
Sektördeki dijital dönüşümün öncüsü olarak, hasta deneyimini merkeze alan navigasyon yapısı ve online randevu/e-sağlık servisleriyle mükemmel bir örnek sunar. Kurumsal yapısı ile kullanıcı dostu arayüzü kusursuz bir şekilde harmanlanmıştır.
- Gelişmiş online randevu ve e-sağlık hizmetleri
- Çok dilli arayüz ve global hasta desteği
- Modern ve temiz tasarım dili

Acıbadem Sağlık Grubu, akademik tasarım denetiminde 49/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (86) ve görsel kararlılık (81); görece geliştirilebilir alanları estetik (30) ve marka kimliği (31).
Acıbadem Sağlık Grubu, Gricreative tarafından tasarlanan bu Genel Hastane platformu olarak 49/100 skorla "Dönüşüm Aşaması" kategorisinde raporlanmıştır. kullanıcıların beklentilerini karşılayan temel etkileşim akışları henüz tam olarak olgunlaşmamıştır; genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çok sayıda tasarım açığı mevcuttur. Renk teorisi, tipografik hiyerarşi, Fitts Yasası etkileşim metrikleri ve WCAG erişilebilirlik standartları başta olmak üzere geniş kapsamlı bir dönüşüm planı önerilmektedir.
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)
4 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Dengeli soğuk tonlar profesyonellik ve güvenilirlik mesajı iletiyor; kurumsal algı başarılı."
Bu siteye 2 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Genel Hastane
Acıbadem Sağlık Grubu bu kategoride 11 puan altında — sektör ortalaması 60/100. En iyi %92 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.

