Roicool
Dönüşüm oranı optimizasyonu ile tasarım süreçlerini birleştiren yapısı, özellikle satış odaklı markaların dijital varlıklarını bir yatırım aracına dönüştürmesini sağlar.
- Performans pazarlaması entegrasyonu
- Dönüşüm odaklı tasarım
- Sürekli veri optimizasyonu

Roicool, akademik tasarım denetiminde 75/100 puan alarak Bronz Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (89); görece geliştirilebilir alanları etkileşim tasarımı (42) ve estetik (43).
1st Ödül Derecesi
Bronz Ödül
Top %25 Küresel
Roicool
1ST ÜSTÜN TASARIM ÖDÜLÜ
Hasler-Süsstrunk renk bilimi, Fitts Yasası etkileşim fiziği ve WCAG 2.1 erişilebilirlik standartlarında yürütülen bağımsız tasarım denetiminde küresel dijital üretimin üst %25 kalite dilimine giren Roicool, 1st Tasarım Başarı Ödülü'ne layık görülmüştür.
Roicool, tarafından tasarlanan bu Webflow platformu olarak 75/100 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.
Kızıl ton; tutku ve özgünlüğü birleştirir. Dinamik marka kimliklerinde yüksek tanınırlık ve duygusal bağ sağlar. (Birren, 1969)
Webflow ile tasarlanmış. No-code/low-code geliştirme ortamı.
"Dengeli sıcak palet güven ve yakınlık hissi veriyor; kullanıcıyla duygusal bağ kurma potansiyeli yüksek."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Webflow
Roicool bu kategoride 22 puan üzerinde — sektör ortalaması 53/100. En iyi %17 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.

