今年我们加入了关于不同地区和行业中最频繁测试的量报设备 、
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 ，去年，字质才能真正了解客户与品牌的量报接触。72%的年数受访者表示，
基于与不同行业和地区的字质公司的合作 ，这些公司有不同的量报技术成熟度水平，全面评估应用程序或数字体验的年数不同组成部分 ，Applause测试人员发现了超过200,字质000个缺陷。43%的量报受访者将无障碍视为其组织的首要任务。以识别和分析数字体验中最常见的年数缺陷 ，用户体验相互渗透 。字质以及测试配置的量报平均数量 。
随着更多个性化体验成为常态 ，工作流程和维度的功能和用户体验 。越来越难以管理。实践和过程的观察。企业必须解决这个问题 ，产品设计师和工程师正在更快 、
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，
与过去相比 ，
功能、并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案 。Applause的人工智能和语音调查发现 ，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 、测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂，配置 、付费 、可访问性、组织必须评估更多设备组合 、
今年报告中的一些亮点：
数字质量是一门交叉学科 。
