ab-test-analysis

Resumen de la habilidad ab-test-analysis

Qué hace ab-test-analysis

La habilidad ab-test-analysis te ayuda a evaluar resultados de experimentos con rigor estadístico y luego convertir los números en una decisión práctica de lanzar, ampliar o detener. Está pensada para personas que necesitan algo más que una lectura rápida del uplift: ab-test-analysis comprueba si el test estaba bien planteado como para confiar en el resultado, no solo si la variante “ganó”.

Para quién es más adecuada

Usa esta ab-test-analysis skill si trabajas en producto, growth, analítica o experimentation y necesitas una forma repetible de revisar tests A/B. Encaja especialmente bien como ab-test-analysis for Data Analysis cuando la tarea es interpretar datos de conversión, validar la significancia y comunicar el resultado con claridad a stakeholders no técnicos.

Qué problema resuelve

La verdadera tarea es decidir si un resultado se puede actuar sobre él. ab-test-analysis ayuda con la validación del tamaño de muestra, los intervalos de confianza, las pruebas de significancia y las comprobaciones de guardrails para evitar lanzar un resultado engañoso o reaccionar de más ante ruido.

Por qué merece la pena instalarla

El valor principal de ab-test-analysis es la calidad de la decisión. Está diseñada para leer directamente los inputs del experimento, admitir análisis basados en archivos y generar recomendaciones apoyadas en la higiene del experimento, como la duración, la aleatorización y la potencia estadística. Si necesitas una ab-test-analysis guide práctica y no solo teórica, esta habilidad encaja bien.

Cómo usar la habilidad ab-test-analysis

Instala y localiza la habilidad

Ejecuta el flujo ab-test-analysis install con el comando del repo:
npx skills add phuryn/pm-skills --skill ab-test-analysis

Después de instalarla, abre primero SKILL.md. En este repositorio, ese archivo contiene las instrucciones de trabajo y es la fuente con más señal para la ruta de ab-test-analysis usage.

Qué aportar en tu prompt

La habilidad funciona mejor cuando le das el contexto del experimento, no solo números en bruto. Incluye la hipótesis, las definiciones de control y variante, la métrica principal, los guardrails, el reparto de tráfico, la duración del test y cualquier archivo de datos que tengas. Un prompt sólido se vería así:

“Analiza este test A/B del color del botón de checkout. La métrica principal es la conversión a compra, el guardrail es la tasa de reembolsos, el tráfico está repartido 50/50, el test duró 14 días y adjunto el export CSV. Por favor, revisa tamaño de muestra, SRM, intervalo de confianza y recomienda lanzar/extender/detener.”

Flujo de trabajo práctico

Empieza con el archivo de resultados, luego confirma la configuración del experimento, después pide la lectura estadística y, solo al final, pide la decisión. Ese orden importa porque ab-test-analysis está pensada para detectar tests con poca potencia, problemas de aleatorización y fallos de timing antes de que aceptes el uplift.

Archivos y pistas que conviene leer primero

Este repositorio es compacto, así que SKILL.md es el archivo clave que conviene revisar primero. Si el directorio crece más adelante, prioriza cualquier carpeta README.md, AGENTS.md, metadata.json, rules/, resources/, references/ o scripts/, porque son los lugares más probables para encontrar restricciones de flujo, ejemplos o ayudas de cálculo.

Preguntas frecuentes sobre ab-test-analysis

¿ab-test-analysis es solo para tests de conversión?

No. Se conoce sobre todo por experimentos de tasa de conversión, pero la ab-test-analysis skill también es útil siempre que necesites comparar dos variantes con una métrica principal, intervalos de confianza y una recomendación de decisión. Resulta menos útil cuando la tarea es un informe descriptivo sin diseño experimental.

¿Necesito conocimientos de estadística?

No muchos. La habilidad es útil para principiantes porque puede estructurar el análisis y explicar el resultado con claridad. Dicho esto, ab-test-analysis funciona mejor cuando puedes aportar inputs limpios y responder preguntas básicas sobre la hipótesis, la métrica y el diseño del test.

¿En qué se diferencia de un prompt normal?

Un prompt genérico suele ir directo a la significancia. ab-test-analysis añade un flujo de trabajo más completo: verifica la configuración del experimento, revisa el tamaño de muestra y la duración, busca SRM o efectos de novedad y después calcula e interpreta el resultado. Esa estructura extra suele llevar a mejores decisiones que un prompt puntual de análisis.

¿Cuándo no debería usarla?

No uses ab-test-analysis si solo necesitas narración de dashboards, copy de marketing o un informe sin juicio estadístico. Tampoco encaja bien cuando el dataset está incompleto y no puedes identificar el control, la variante, la métrica o la ventana del test.

Cómo mejorar la habilidad ab-test-analysis

Dale mejor contexto del experimento

La mayor mejora de calidad viene de aportar inputs más sólidos. Incluye la hipótesis, el cambio exacto, la definición del segmento, la fórmula de la métrica, la duración y cualquier exclusión. Si omites estos datos, ab-test-analysis todavía puede calcular números, pero la recomendación será más débil porque no podrá juzgar si el diseño del test respalda el resultado.

Comparte los datos en el formato más útil para el análisis

Si tienes un CSV o un export, incluye una fila por unidad o los conteos agregados que hacen falta para el análisis. La habilidad puede leer archivos de datos directamente, así que dale la versión más cruda que siga preservando la privacidad y la estructura. Evita capturas de pantalla de gráficos cuando puedas aportar tablas, porque las tablas hacen que las comprobaciones de significancia y de muestra sean mucho más fiables.

Pide la decisión que realmente necesitas

El mejor ab-test-analysis usage está orientado a decisión. En lugar de preguntar “¿esto es significativo?”, pide “lanzar, extender o detener, con el razonamiento y las advertencias”. Eso empuja el resultado hacia una acción de negocio y no solo hacia una salida estadística.

Itera después de la primera pasada

Si el primer análisis muestra baja potencia, SRM o movimientos mixtos en los guardrails, refina la solicitud con más contexto en vez de forzar una conclusión. Las mejoras más comunes incluyen añadir conteos ya calculados, aclarar la métrica principal o pedir un desglose por segmento o ventana temporal. Esa es la forma más rápida de conseguir una mejor ab-test-analysis guide para tu experimento concreto.