Tariş Üzüm
Köklü bir tarihi dijital çağa uyarlayan başarılı bir örnektir. Çok kanallı satış yapısı (pazaryeri entegrasyonları) ile erişilebilirliği en üst seviyeye taşımıştır.
- Pazaryeri entegrasyonu
- 100+ yıllık tecrübe
- Geniş ürün gamı

Tariş Üzüm, akademik tasarım denetiminde 76/100 puan alarak Bronz Ödül seviyesinde değerlendirildi. En güçlü yönleri akıcılık (95) ve görsel kararlılık (89); görece geliştirilebilir alanları estetik (43) ve etkileşim tasarımı (44).
1st Ödül Derecesi
Bronz Ödül
Top %25 Küresel
Tariş Üzüm
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 Tariş Üzüm, 1st Tasarım Başarı Ödülü'ne layık görülmüştür.
Tariş Üzüm, tarafından tasarlanan bu Tahıl & Bakliyat platformu olarak 76/100 puan alarak "Üst Düzey" değerlendirmesine dahil edilmiştir. Tariş Üzüm, dijital dijital ortamda kullanıcıların temel ihtiyaçlarını karşılayan işlevsel bir tasarım sunmaktadır. Hasler-Süsstrunk renk canlılığı ve Fitts Yasası etkileşim metrikleri ortalama düzeyde seyretmekte; stratejik bir tasarım revizyonuyla üst segmente taşınma potansiyeli mevcuttur.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Camgöbeği tazelik ve yenilik hissi verir. Teknoloji girişimlerinde geleneksel maviden farklılaşarak özgün ve çağdaş bir marka sesi oluşturur. (Birren, 1969)
2 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Nötr dengeli palet evrensel erişilebilirlik sağlıyor; marka geniş kitleye hitap ediyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Tahıl & Bakliyat
Tariş Üzüm bu kategoride 12 puan üzerinde — sektör ortalaması 64/100. En iyi %16 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.

