Les tests A/B échouent souvent en raison d'une mauvaise conception, d'un arrêt prématuré et de métriques invalides. Cette compétence impose une méthodologie rigoureuse avec des validations obligatoires pour le verrouillage de l'hypothèse, la définition des métriques et le calcul de la taille de l'échantillon avant l'exécution de tout test.
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Tester
Utilisation de "ab-test-setup". Aidez-moi à configurer un test A/B pour notre page de paiement
Résultat attendu:
- Étape 1 : Verrouillage de l'Hypothèse - Présentez votre hypothèse finale incluant : public cible, métrique principale, direction attendue de l'effet, et Effet Minimum Détectable (MDE). Demandez : Est-ce l'hypothèse finale à laquelle nous nous engageons ?
- Étape 2 : Vérification des Hypothèses - Listez les hypothèses sur la stabilité du trafic, l'indépendance des utilisateurs, la fiabilité des métriques et la qualité de la randomisation.
- Étape 3 : Sélection du Type de Test - Choisissez A/B (par défaut), A/B/n, Multivarié ou Split URL selon la complexité de votre changement.
- Étape 4 : Définition des Métriques - Définissez votre métrique principale (obligatoire), les métriques secondaires pour le contexte, et les métriques de garde-fou qui ne doivent pas se dégrader.
Utilisation de "ab-test-setup". Mon hypothèse est-elle valide ?
Résultat attendu:
- Liste de contrôle d'hypothèse valide :
- ✓ Observation ou preuve - Avez-vous des données soutenant cela ?
- ✓ Changement unique et spécifique - Le changement est-il clairement défini ?
- ✓ Attente directionnelle - Attendez-vous une augmentation ou une diminution ?
- ✓ Audience définie - Qui est testé ?
- ✓ Critères de succès mesurables - Qu'est-ce qui définit le succès ?
Audit de sécurité
SûrAll 12 static findings are false positives. The scanner detected benign A/B testing terminology (hypothesis, design, metrics, valid, peeking) and misinterpreted it as cryptographic/network security issues. This skill is a legitimate methodology guide for setting up rigorous A/B tests with statistical rigor. No actual security risks identified.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Le Chef de Produit Valide la Conception du Test
Un chef de produit utilise la compétence pour structurer un test de nouvelle fonctionnalité, en s'assurant que l'hypothèse est spécifique et que les métriques sont définies avant le début du développement.
Le Data Scientist Assure la Rigueur Statistique
Un data scientist applique la méthodologie pour examiner une expérience proposée, en vérifiant les calculs de taille d'échantillon et les métriques de garde-fou.
L'Ingénieur Croissance Planifie un Test de Conversion
Un ingénieur croissance utilise la compétence pour structurer un test d'optimisation de page de destination, en verrouillant l'hypothèse et en calculant le trafic requis avant le lancement.
Essayez ces prompts
Aidez-moi à configurer un test A/B. J'ai un problème utilisateur : [décrire le problème]. Je veux tester : [décrire le changement proposé]. Guidez-moi à travers les étapes de configuration obligatoires.
Examinez mon hypothèse pour un test A/B : [coller l'hypothèse]. Respecte-t-elle la liste de contrôle de qualité ? Qu'est-ce qui manque ou doit être amélioré ?
Aidez-moi à calculer la taille de l'échantillon. Mon taux de conversion actuel est de [X]%. Je veux détecter une augmentation relative de [Y]%. Niveau de signification 95%, puissance 80%. Quelle taille d'échantillon me faut-il ?
Effectuez une vérification de préparation à l'exécution pour mon test A/B. J'ai : hypothèse [coller], métrique principale [nom], taille d'échantillon [nombre], durée [jours]. Quelles validations me manquent-elles ?
Bonnes pratiques
- Verrouillez votre hypothèse et votre métrique principale AVANT le début de tout travail d'implémentation
- Calculez la taille de l'échantillon au préalable et assurez-vous d'avoir assez de trafic pour la durée du test
- Utilisez des métriques de garde-fou pour empêcher les victoires nocives qui dégradent l'expérience utilisateur
Éviter
- Démarrer un test sans hypothèse figée - cela conduit à déplacer les objectifs
- Examiner les résultats prématurément et arrêter les tests basés sur une signification initiale
- Définir plusieurs métriques principales - cela augmente le risque de faux positifs