Summary
This chapter explains how to design and run A/B tests by isolating a single variable, randomizing users into two groups, and measuring statistical significance to determine which version performs better.

General domain of usage
Marketing optimization

**A/B-testen** vergelijkt twee versies van hetzelfde element, zoals een advertentie, een landingspagina of een onderwerpregel, om te zien welke beter presteert.

### Hoe ontwerp je een goede A/B-test

1. **Isoleer één variabele**: verander slechts één aspect: een kop, knopkleur, call-to-action, afbeelding of lay-out;
2. **Randomiseer je publiek**: zorg ervoor dat groepen A en B vergelijkbaar zijn zodat verschillen niet vertekend worden;
3. **Laat de test lang genoeg lopen**: geef het voldoende tijd om statistische significantie te bereiken;
4. **Evalueer de resultaten objectief**: het doel is niet om te winnen, maar om te leren waar gebruikers op reageren.

Maak kennis met de essentiële concepten van digitale marketinganalyse, waaronder fundamentele statistieken en conversiepadanalyse. Krijg een duidelijk inzicht in hoe de prestaties van digitale marketing worden gemeten en hoe klantreizen van bewustwording tot conversie in kaart worden gebracht, in lijn met de strategische doelstellingen van moderne marketingteams.

Experimentatie en A/B-testen

Hoe ontwerp je een goede A/B-test