随着品牌越来越多地基于其数字客户体验展开竞争，利益相关者非常渴望了解投资该领域的业务影响。为此，成功衡量必须正确评估体验变化与业务目标影响之间的关系。理想情况下，应通过正式测试或实验来调查这种关系。但是，测试并不总是可行的。下面，我们概述了下一个最佳方法，即回归不连续性设计（或简称回归不连续性），以量化对您的数字体验所做的更改的影响。
正式实验之所以对定义关系如此重要，是因为实验使我们能够区分因果关系和相关性。因果关系是指“事件 A”直接导致“事件 B”。相关性不太明确，只是表明“事件 A”和“事件 B”之间存在关系。这可能是由于不同的情况造成的，例如：
“事件 B”实际上导致了“事件 A”
“事件 C” 引发了“事件 A”和“事件 B”，我们看到了由此产生的变化
“事件 A” 导致“事件 C”，而“事件 C” 又导致“事件 B”
人们常说“相关性并不意味着因果关系”，这句话正是针对这种情况。
衡量因果关系的唯一正确方法——实验设计
如前所述，建立实验文化是衡量数字体验改进的有效方法。事实上，摩洛哥手机数据 如果目标是真正的因果关系，就需要正式的实验设计。实验使我们能够创建一个有针对性的测试，以调查特定操作与期望结果之间的关系。更重要的是，它限制了不属于正在调查的关系的外部因素的影响。正是实验过程的这一部分使我们能够确定动作是导致反应还是仅仅与反应相关。
建立实验文化是衡量数字体验改善的有效方法。
然而，并非在所有情况下都能够进行正式实验。在这种情况下，准实验或观察性实验是次佳方法。这些方法可能无法让我们得出 100% 的因果关系结论，但我们将能够量化具有统计意义的结果，并最终增强对行动与结果之间关系的信心。一种这样的准实验，称为回归不连续性设计，已被证明在无法进行正式测试时非常有效。