그런데 영향력을 파악하려면 인과관계를 분석해야 한다. 이는 특정 조치로부터 격리된 통제집단과의 비교를 통해 분석 가능하다. 일반적인 예측 모형이 하나의 데이터 집합을 분석함에 반해 향상 모형은 조치 집단과 통제 집단으로 무작위 구별된 두 집단의 데이터 집합을 비교 분석한다. 향상 모형은 의사결정 나무 등 기계학습 기술을 사용해 세분화를 수행하면서 특정한 조치가 큰 변화를 이끌어내는 하위그룹 들을 찾아낸다. 즉, 향상 모형은 인과관계에 중점을 두는 통계학과 상관관계에 중점을 두는 기계학습을 결합함으로써 각 개인에 대한 설득력을 예측할 수 있게 되었고, Sigel(2014 : 382)은 이를 ‘설득 효과’(긍정적으로 설득될 가능성)라고 명명한다.
Sigel의 설득효과는 인과관계가 중심인 향상모형과 통계학, 상관관계가 중점인 기계학습이 설득력 예측에 중요한 부분으로 봤다.