ab-test-setup

Visión general de la skill ab-test-setup

Para qué sirve ab-test-setup

La skill ab-test-setup te ayuda a convertir una idea de experimento poco definida en un plan de test realmente ejecutable para trabajo de Conversion. Es especialmente útil para marketers, equipos de growth, product marketers y PMs que necesitan decidir qué probar, cómo estructurarlo y si tienen tráfico suficiente para aprender algo.

Quién debería instalar esta skill

Instala ab-test-setup si con frecuencia pides ayuda para:

• experimentos de titulares o CTA
• tests en landing pages y flujos de registro
• planificación de variantes para cambios de mensaje u oferta
• dudas sobre tamaño de muestra, duración y significancia
• decidir si una idea realmente debería someterse a un A/B test

Resulta especialmente útil si tu equipo ya tiene ideas, pero no cuenta con un brief de experimentación repetible.

El trabajo real que resuelve

La mayoría de los tests fallidos no fracasan porque las ideas de variantes sean malas. Fallan porque el planteamiento inicial es débil: no hay una hipótesis clara, se cambian demasiadas cosas a la vez, no existe una línea base, no se define un efecto detectable objetivo o no hay métricas de control. La ab-test-setup skill está pensada para imponer esa disciplina que suele faltar antes del lanzamiento.

Qué diferencia a esta skill de un prompt genérico

Un prompt genérico suele sugerir ideas de test. ab-test-setup empuja hacia un plan experimental más válido:

• parte de una hipótesis, no solo de “probar dos versiones”
• pide la tasa de conversión base y el tráfico
• tiene en cuenta el tamaño de muestra y la duración del test
• distingue entre A/B, A/B/n y pruebas multivariantes
• advierte contra el peeking y los tests con poca potencia
• remite a plantillas y a una referencia de tamaño de muestra dentro del repo

Casos en los que encaja bien y en los que no

Mejor encaje:

• ya sabes qué página, audiencia y objetivo quieres trabajar
• necesitas un brief de test estructurado con rapidez
• quieres mejores prompts para experimentación de Conversion

No encaja bien si:

• primero necesitas instrumentación o diseño de event tracking
• quieres ideas para reescribir una página sin un plan de test
• tienes muy poco tráfico y necesitas alternativas al testing formal

Cómo usar la skill ab-test-setup

Instala ab-test-setup en tu entorno de skills

Usa el patrón de instalación del repositorio que muestra la base del directorio:

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill ab-test-setup

Después de instalar, abre:

• skills/ab-test-setup/SKILL.md
• skills/ab-test-setup/references/sample-size-guide.md
• skills/ab-test-setup/references/test-templates.md
• skills/ab-test-setup/evals/evals.json

Estos archivos importan más que una lectura rápida, porque muestran el flujo de decisión previsto, el formato de salida esperado y el nivel de calidad.

Lee primero estos archivos

Si solo vas a leer tres archivos antes de usar ab-test-setup, lee:

1. SKILL.md para entender las condiciones de activación y la lógica de planificación
2. references/sample-size-guide.md para decisiones de viabilidad y duración
3. references/test-templates.md para ver la estructura final que quieres que produzca el modelo

Después revisa evals/evals.json para ver qué considera la skill una buena respuesta ante prompts realistas.

Qué información necesita ab-test-setup

La skill funciona mucho mejor cuando proporcionas:

• la página o funcionalidad que se va a testear
• el evento principal de conversión
• la tasa de conversión base actual
• el volumen de tráfico semanal o mensual
• el cambio propuesto
• el segmento de audiencia
• las restricciones de tooling
• el plazo o la ventana de lanzamiento
• la tolerancia al riesgo de falsos positivos

Sin línea base ni tráfico, el ab-test-setup usage se vuelve más genérico y menos útil para tomar decisiones.

Empieza con contexto de product marketing si lo tienes

El repo indica explícitamente que la skill debe revisar primero .agents/product-marketing-context.md o .claude/product-marketing-context.md. Esto importa porque un buen diseño experimental depende de:

• la audiencia
• el posicionamiento
• las propuestas clave
• la estrategia actual de messaging
• la etapa del funnel

Si tu entorno incluye ese archivo, asegúrate de que el modelo lo lea antes de empezar a hacer preguntas repetitivas de descubrimiento.

Convierte una idea inicial en un prompt sólido para ab-test-setup

Prompt débil:

We want to test our homepage headline. What should we do?

Mejor prompt:

Use ab-test-setup to plan an A/B test for our homepage headline. Current headline: "The All-in-One Project Management Tool." Proposed direction: more benefit-focused messaging for SaaS team leads. Baseline signup rate is 3.2%. We get about 15,000 homepage visitors per month. Primary goal is signup rate. We can implement one variant only, 50/50 traffic split, in our existing testing tool. Please create a hypothesis, recommend test type, estimate sample needs and likely duration, define primary/secondary/guardrail metrics, and flag risks like peeking or low power.

Esa segunda versión le da a la skill el contexto suficiente para generar un plan en lugar de una lluvia de ideas genérica.

Pide el formato de salida que realmente necesitas

Las referencias incluyen plantillas reutilizables, así que conviene pedir alguno de estos formatos:

• experiment brief para aprobación
• launch checklist
• test plan template
• stakeholder update
• post-test readout shell

Prompt práctico:

Use the test plan template format from references/test-templates.md and fill only fields we can support with the data provided. Mark missing assumptions clearly.

Esto reduce el trabajo de limpieza posterior y deja a la vista los datos que faltan desde el principio.

Usa la skill para decidir, no solo para generar ideas

El flujo de trabajo más útil de la ab-test-setup guide es:

1. describir el cambio propuesto
2. indicar el objetivo de negocio
3. aportar línea base y tráfico
4. preguntar si el test es viable
5. pedir métricas exactas y condiciones de ejecución
6. solo entonces pedir recomendaciones de variantes

Este orden importa. Evita que los equipos inviertan demasiado en tests que no pueden alcanzar un tamaño de muestra adecuado.

Conoce las reglas de planificación clave que aplica

Según el contenido fuente, la skill se centra con fuerza en:

• empezar con una hipótesis clara
• probar una sola cosa a la vez
• definir métricas primarias, secundarias y de control
• estimar el tamaño de muestra y la duración mínima
• evitar terminar los tests antes de tiempo por victorias tempranas ruidosas

Si en tu organización suelen lanzarse “quick tests” sin estos controles, esta skill aporta valor real.

Cómo usar ab-test-setup para trabajo de Conversion

Para ab-test-setup for Conversion, incluye lo que está en juego para el negocio, no solo la idea de variante. Buenas entradas:

• el cuello de botella actual de conversión
• por qué la página actual puede estar rindiendo por debajo de lo esperado
• el mecanismo de cambio esperado
• la mejora mínima que justificaría actuar
• los segmentos que no deben empeorar

Ejemplo:

We think our pricing page CTA underperforms because it asks for commitment too early. Plan an A/B test comparing "Start Free Trial" vs "See Plans First." Baseline click-through is 6.8%, downstream trial-start rate is 2.1%, and pricing page traffic is 40,000 sessions/month. We care most about completed trial starts, not just button clicks. Include guardrails so a CTR lift does not hide lower-quality signups.

Ese prompt lleva a una mejor selección de métricas que limitarse a pedir un test de color de botón.

Cuándo la skill va a cuestionar tu idea

Es de esperar que ab-test-setup sea más útil cuando te diga:

• esto no debería ser multivariante
• no tienes tráfico suficiente para cuatro variantes
• tu MDE es irrealmente pequeño
• tu métrica principal está demasiado alejada del cambio que quieres probar
• estás mezclando demasiados cambios como para aprender algo de forma causal

Esa objeción es una función de la skill, no una fricción innecesaria.

Casos de uso habituales respaldados por el repo

Según el texto de la skill y los evals, los buenos usos incluyen:

• A/B tests de titulares en homepage
• tests de variantes de CTA en páginas de pricing o signup
• decidir si un A/B/n es realista
• planificar duración a partir de tráfico y línea base
• crear documentación estructurada para el despliegue del experimento

Los evals también muestran que la skill debería detectar peticiones informales como “should we test 4 CTA colors?” y redirigir al usuario hacia un diseño experimental más sólido.

Preguntas frecuentes sobre la skill ab-test-setup

¿ab-test-setup es buena para principiantes?

Sí, siempre que ya entiendas tu página y tu objetivo. La skill aporta la estructura que a los principiantes suele faltar: hipótesis, lógica de tamaño de muestra, métricas y duración. Es menos adecuada si necesitas empezar desde cero con una introducción a la estadística.

¿Cuál es la principal ventaja frente al prompting normal?

La principal ventaja es la disciplina. ab-test-setup no se limita a generar variantes; enmarca si realmente vale la pena ejecutar el test y qué hace falta para medirlo de forma válida. Eso normalmente ahorra más tiempo que la simple generación de ideas.

¿Necesito datos exactos de tráfico y conversión?

Lo ideal es que sean exactos, pero datos aproximados también sirven. Si solo tienes estimaciones, indícalo de forma explícita. La skill todavía puede producir un borrador de planificación, aunque la confianza en las recomendaciones sobre tamaño de muestra y duración será menor.

¿ab-test-setup puede manejar más de dos variantes?

Sí, pero también debería advertir que añadir variantes aumenta los requisitos de muestra. Si el tráfico es moderado, un A/B test suele ser más práctico que un A/B/n o una prueba multivariante.

¿Cuándo no debería usar ab-test-setup?

No la uses como herramienta principal cuando:

• el tracking falta o no es fiable
• el tráfico es demasiado bajo para sacar inferencias con sentido
• necesitas una reescritura CRO, no un plan de test
• el cambio es tan grande que la viabilidad de implementación es el verdadero bloqueo
• primero necesitas diseñar la instrumentación analítica

¿Esta skill está ligada a una sola plataforma de testing?

No hay indicios de que exista dependencia de una plataforma concreta. La skill está orientada a la planificación, por lo que debería funcionar con la mayoría de herramientas de experimentación siempre que puedas especificar reparto de tráfico, métricas y restricciones de implementación.

¿ab-test-setup ayuda con el análisis posterior al test?

En parte. Las plantillas incluyen documentación de resultados, pero su mayor valor sigue estando en la preparación previa al lanzamiento. Úsala para definir qué significa “éxito” antes de que empiece el test.

Cómo mejorar la skill ab-test-setup

Da hipótesis más sólidas, no solo peticiones de variantes

Entrada deficiente:

Test this new copy against the old copy.

Mejor entrada:

Because users may not understand our current value proposition quickly, we believe replacing feature-led copy with outcome-led copy will increase signup starts among first-time visitors. We will measure signup rate as the primary metric and bounce rate plus demo-request rate as secondary checks.

Esto le da a ab-test-setup una historia causal que poner a prueba, no solo dos piezas para comparar.

Aporta el conjunto mínimo viable de datos del experimento

Para mejorar la calidad de salida de ab-test-setup, intenta incluir siempre:

• tasa de conversión base
• volumen de tráfico
• mejora mínima relevante
• evento exacto de conversión
• audiencia
• restricciones de implementación
• duración aceptable del test

Estos datos mejoran de forma directa la lógica de tamaño de muestra y las recomendaciones de viabilidad.

Evita los fallos más comunes

Las salidas débiles suelen venir de uno de estos problemas:

• demasiados cambios agrupados en un solo test
• ausencia de una métrica base
• usar una vanity metric como KPI principal
• pedir significancia sin asumir la realidad del tráfico
• testear una micro-métrica alta en el funnel cuando el objetivo real del negocio está más abajo

Si corriges eso antes de escribir el prompt, la skill resulta mucho más útil.

Dile a la skill qué no puede empeorar

Un prompt más sólido para la ab-test-setup skill incluye métricas de control como:

• calidad del lead
• tasa de reembolso
• bounce rate
• activation rate
• revenue per visitor

Esto evita “victorias” falsas en las que la métrica principal sube, pero la calidad del negocio cae.

Usa la referencia de tamaño de muestra como filtro de viabilidad

Antes de dedicar tiempo a las variantes, revisa references/sample-size-guide.md. Te ayuda a responder:

• ¿puede este test terminar en una ventana razonable?
• ¿la mejora deseada es demasiado pequeña para detectarse?
• ¿sería más inteligente usar menos variantes?
• ¿conviene probar un cambio mayor en lugar de un ajuste sutil?

Es uno de los archivos de más valor del repo para decidir si instalar esta skill.

Reutiliza las plantillas en lugar de respuestas libres

references/test-templates.md es la vía más rápida para conseguir mejor adopción por parte del equipo. Pide al modelo que complete:

• test plan
• prioritization scorecard
• stakeholder update
• hypothesis bank entry

Las respuestas libres son fáciles de generar, pero más difíciles de llevar a operación.

Itera después del primer borrador

Después de la primera pasada de ab-test-setup usage, haz una ronda de refinamiento:

1. ajusta la hipótesis
2. reduce el alcance a una sola variable
3. sustituye métricas débiles por definiciones operativas
4. confirma el reparto de tráfico y la duración
5. pregunta qué supuestos siguen faltando

Esa segunda vuelta suele mejorar el plan más que añadir más ideas de variantes.

Combina ab-test-setup con skills cercanas con criterio

La propia skill señala necesidades adyacentes:

• usa analytics-tracking si el bloqueo está en la configuración de la medición
• usa page-cro si necesitas ideas de optimización a nivel de página antes de pasar a un test formal

Esa división es útil. ab-test-setup funciona mejor cuando ya sabes qué cambio quieres evaluar y necesitas un plan experimental válido.