Summary  
This chapter explains how to implement controlled experiments (A/B tests) by randomly serving two code variations, isolating a single variable, and using statistical analysis to determine which version performs better.  

General domain of usage  
Marketing campaigns

**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 doelgroep**: 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.

Verkrijg het vermogen om te meten wat belangrijk is en zet data om in bruikbare inzichten. Leer hoe je prestaties over verschillende kanalen volgt, belangrijke statistieken interpreteert, dashboards bouwt en experimentatie gebruikt om campagnes te optimaliseren en slimmere marketingbeslissingen te nemen.

Experimentatie en A/B-Testen

Hoe ontwerp je een goede A/B-test