Yemeksepeti
Yemeksepeti, geniş kullanıcı tabanı üzerinde sürekli olarak gerçekleştirdiği A/B testleriyle kullanıcı deneyimini (UX) optimize eden en gelişmiş dijital platformlardan biridir. Yemeksepeti Ads gibi reklam ürünleriyle kendi perakende medya ağını yöneterek, dönüşüm oranlarını (CRO) veriye dayalı stratejilerle sürekli iyileştirmektedir. Platform, hızlı ticaret dinamiklerine uygun dinamik arayüz güncellemeleriyle sektörde öncü bir rol oynamaktadır.
- Yüksek trafikli A/B test ortamı
- Data odaklı dönüşüm optimizasyonu
- Entegre perakende medya ağı

Yemeksepeti, akademik tasarım denetiminde 45/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (76) ve akıcılık (70); görece geliştirilebilir alanları hareket tasarımı (28) ve estetik (29).
Yemeksepeti, Diverseffect tarafından hazırlanan A/B & Çok Değişkenli Test alanında bir web sitesi. Ölçüm motorumuzun verdiği puan 45/100, kalite düzeyi ise "Başlangıç Düzeyi". Puan tek bir ölçüme değil; renk, tipografi, erişilebilirlik ve teknik performans ölçümlerinin toplamına dayanıyor. Puanı en çok düşüren ölçümler ve bunlara yönelik öneriler bu sayfadaki raporda yer alıyor.
Tasarım Denetimi
Renk, tipografi, erişilebilirlik ve etkileşim ölçümlerinden oluşan ayrıntılı rapor.
Nötr ve dengeli bir renk paleti benimseniyor. Minimalist yaklaşım profesyonellik, içerik önceliği ve zamansız bir estetik iletir. Birden fazla renkli sektörde bu duruşun güven artırıcı etkisi gözlemlenmektedir. (Birren, 1969)
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Bu siteye 2 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
A/B & Çok Değişkenli Test
Yemeksepeti bu kategoride 14 puan altında (sektör ortalaması 59/100). En iyi %91 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için önce CrUX (Chrome User Experience Report, gerçek kullanıcılardan toplanan saha verisi) kullanılır. CrUX verisi yoksa Lighthouse (kontrollü test ortamı) devreye girer. İki kaynak farklı koşullarda ölçtüğü için bazı değerler birbirinden ayrışabilir. Örneğin sunucu yanıtı (TTFB) testte hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların ana içeriği görme süresi (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha uzun çıkabilir. İki değer de doğrudur, yalnızca farklı koşulları yansıtır.

