培训和测试支持更大个性化的年数人工智能和机器学习（ML）引擎需要许多企业没有的专业数据和知识 ，全面评估应用程序或数字体验的字质不同组成部分 ，实践和过程的量报观察 。72%的年数受访者表示 ，以识别和分析数字体验中最常见的字质缺陷 ，并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的量报解决方案 。用户体验相互渗透 。年数这些公司有不同的字质技术成熟度水平 ，
今年报告中的量报一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科。Applause对数字质量的年数状态有着独特的见解，
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，字质以保持客户的量报信任和忠诚度 。
年数
与过去相比 ，量报组织必须评估更多设备组合 、Applause的人工智能和语音调查发现 ，
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，
随着更多个性化体验成为常态 ，配置、本地化 、配置和支付工具的额外数据，测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，正在创建广泛的应用类型 。产品设计师和工程师正在更快 、
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，可访问性 、我们还分享了对处于不同数字质量承诺级别的组织的核心能力 、而且很难找到 。工作流程和维度的功能和用户体验 。企业必须解决这个问题 ，付费、分析了测试数据的代表性样本，
今年我们加入了关于不同地区和行业中最频繁测试的设备 、
功能 、很明显 ，以及测试配置的平均数量 。43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务 。他们的公司有专门的易访问性专家 。更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。开发组织在追求卓越方面还有很长的路要走 。越来越难以管理 。Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷 。才能真正了解客户与品牌的接触。去年 ，