İyilik Hareketi İnsani Yardım Derneği
İyilik Hareketi, bağışçı ile ihtiyaç sahibi arasındaki şeffaf köprüyü dijital arayüzüne başarıyla yansıtmıştır. Proje bazlı bağış yapısını, kullanıcıyı yormadan ve duygusal bağı koparmadan işleyen pratik bir tasarımı vardır.
- Şeffaf yardım köprüsü tasarımı
- Proje odaklı bağış takibi
- Aktif duyuru ve sosyal medya entegrasyonu

İyilik Hareketi İnsani Yardım Derneği, akademik tasarım denetiminde 62/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (96) ve görsel kararlılık (72); görece geliştirilebilir alanları hareket tasarımı (28) ve estetik (50).
İyilik Hareketi İnsani Yardım Derneği, tarafından tasarlanan bu Kamu Yararı Vakfı platformu olarak 62/100 puan ve "Güçlü Temel" sertifikasyonuyla değerlendirilmiştir. İyilik Hareketi İnsani Yardım Derneği, dijital platformlar arasında gelişim potansiyeli yüksek bir konumda yer almaktadır. WCAG 2.1 erişilebilirlik kriterleri ve Lighthouse performans metrikleri temel uyumluluğu sağlarken, kullanıcıların uzun vadeli memnuniyetini artıracak derinlikli iyileştirmeler için net fırsatlar mevcuttur.
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)
2 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Kamu Yararı Vakfı
İyilik Hareketi İnsani Yardım Derneği bu kategoride 0 puan altında — sektör ortalaması 62/100. En iyi %50 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.

