ab-test-setup

Vue d’ensemble

Qu’est-ce que ab-test-setup ?

ab-test-setup est une skill dédiée à la conception d’expériences A/B et multivariées rigoureuses avant toute mise en production. Elle guide un assistant IA à se comporter comme un·e spécialiste de l’expérimentation : clarification des objectifs de test, formulation d’hypothèses solides, choix des métriques pertinentes et planification de la taille d’échantillon et de la durée à partir de références structurées.

Au lieu de lancer directement un test de répartition, ab-test-setup vous aide à bâtir un plan de test solide pour que les résultats soient statistiquement valides et exploitables, et pas seulement du bruit.

À qui s’adresse cette skill ?

Utilisez ab-test-setup si vous êtes :

• Équipes growth ou marketing produit qui planifient des expériences sur des landing pages, des parcours d’onboarding ou des pages de prix.
• Marketeurs performance qui optimisent des publicités, des créations de campagne ou des tunnels, et ont besoin de tests statistiquement fiables.
• Équipes SEO et contenu qui testent titres, mises en page ou appels à l’action sur des pages à forte valeur.
• Développeurs et product managers qui soutiennent l’expérimentation et souhaitent un cadre de planification cohérent et documenté.

Si vous avez simplement besoin d’idées de texte ou de mise en page sans intention de les tester, cette skill est surdimensionnée ; utilisez plutôt votre skill de contenu ou de CRO.

Quels problèmes ab-test-setup résout-il ?

Cette skill est conçue pour les situations où un utilisateur dit des choses comme :

• « Nous voulons faire un test A/B sur le titre de notre homepage. »
• « Devrait-on lancer un test multivarié sur ces éléments ? »
• « Quelle version est la meilleure, et comment devons-nous la tester ? »
• « Combien de temps devons-nous faire tourner cette expérience ? »
• « Avons-nous assez de trafic pour ce test ? »

ab-test-setup se concentre sur :

• Clarifier le contexte : ce que vous cherchez à améliorer, la performance de base et les contraintes.
• Construire une hypothèse solide en utilisant un cadre structuré.
• Choisir le type de test (A/B, A/B/n ou multivarié) en fonction du trafic et des objectifs.
• Planifier la taille d’échantillon et la durée en s’appuyant sur le guide de taille d’échantillon inclus.
• Définir les métriques (principales, secondaires et de garde-fou) alignées sur vos objectifs business.
• Éviter les pièges fréquents, comme tester trop de variantes avec peu de trafic ou prendre des décisions trop tôt (« peeking »).

Pour la mise en place du tracking, utilisez la skill analytics-tracking. Pour des idées d’optimisation de conversion au niveau de la page, utilisez page-cro en complément de ab-test-setup.

Quand ab-test-setup est-il adapté ?

Cette skill est pertinente lorsque :

• Vous comparez deux approches ou plus et devez mesurer laquelle fonctionne le mieux.
• Vous avez ou attendez assez de trafic pour mener un test A/B significatif.
• Vous accordez de l’importance à la significativité statistique et à la réduction des faux positifs.
• Plusieurs parties prenantes ont besoin d’un plan de test clair et documenté.

Elle est moins adaptée lorsque :

• Vous avez un trafic extrêmement faible, qui rend les tests A/B vraiment peu réalistes.
• Vous faites des changements de design ponctuels sans mesure.
• Vous avez seulement besoin de mise en place d’analytics ou de tracking d’événements (utilisez plutôt analytics-tracking).

Comment l’utiliser

Installation

Installez ab-test-setup dans l’environnement de votre agent via la skills CLI :

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

Après l’installation :

1. Ouvrez le répertoire skills/ab-test-setup dans votre éditeur ou explorateur de fichiers.
2. Commencez par SKILL.md pour comprendre comment l’assistant doit aborder la planification d’un test A/B.
3. Parcourez les dossiers references/ et evals/ pour voir le contenu de support et le comportement attendu.

Fichiers et dossiers clés

Pour obtenir de la valeur rapidement, concentrez-vous sur ces fichiers :

• SKILL.md – Instructions centrales. Définit l’état d’esprit d’expérimentation, les questions d’évaluation initiales et les principes clés comme partir d’une hypothèse et tester un élément à la fois.
• references/sample-size-guide.md – Recommandations pour calculer ou estimer les tailles d’échantillon, comprendre le minimum detectable effect (MDE) et planifier la durée du test.
• references/test-templates.md – Modèles prêts à l’emploi pour les plans de test, la documentation des résultats et les mises à jour aux parties prenantes.
• evals/evals.json – Exemples de prompts et de sorties attendues qui illustrent le comportement de la skill dans des scénarios réels.

Utilisez ces fichiers comme référence lors de la configuration de votre agent, ou pour aligner votre documentation d’expérimentation interne sur la même structure.

Workflow type avec ab-test-setup

La skill est conçue autour d’un workflow d’expérimentation répétable.

1. Recueillir le contexte

Quand un utilisateur demande un test A/B, l’agent doit d’abord comprendre :

• Le contexte de test – Quelle page, fonctionnalité ou canal est testé ? Quel changement est envisagé ?
• L’état actuel – Taux de conversion ou métrique clé de référence, volume de trafic actuel.
• Les contraintes – Limites techniques, complexité de mise en œuvre, délais et outils (par exemple Optimizely, alternatives à Google Optimize, framework interne).

Si vous disposez d’un fichier de contexte marketing produit partagé (par exemple product-marketing-context.md décrit dans le repo), l’agent doit le lire en premier et ne demander ensuite que les informations manquantes ou spécifiques au test.

2. Définir une hypothèse solide

ab-test-setup promeut un format structuré d’hypothèse, comme vu dans evals/evals.json et references/test-templates.md :

Because [observation], we believe [change] will cause [outcome], which we'll measure by [metric].

En pratique, l’agent doit :

• Transformer des idées vagues (« essayer un titre orienté bénéfices ») en prédictions spécifiques.
• Relier chaque hypothèse à des données ou observations claires (analytics, recherche, retours utilisateurs).
• Relier directement le résultat à une métrique business principale (par ex. taux d’inscription, taux d’ajout au panier).

3. Choisir le bon design de test

En s’appuyant sur les principes de SKILL.md et les exemples de evals/evals.json, l’agent aide à décider :

• A/B vs. A/B/n vs. multivarié – Par exemple, décourager le test de quatre couleurs de bouton avec un trafic minime si cela rend le test sous-dimensionné.
• Focalisation sur une seule variable – Encourager le test d’un changement principal à la fois, pour que les résultats restent interprétables.
• Répartition du trafic – Typiquement 50/50 pour un A/B simple, mais les templates supportent des setups plus complexes.

C’est particulièrement utile pour les équipes marketing et SEO qui sont parfois tentées de tester trop d’éléments simultanément.

4. Planifier la taille d’échantillon et la durée

Le fichier references/sample-size-guide.md fournit à l’agent un cadre pour :

• Expliquer taux de conversion de base, MDE, significativité et puissance statistique.
• Utiliser des tableaux ou formules de référence pour estimer la taille d’échantillon par variante.
• Traduire cela en durée de test approximative en fonction du trafic.
• Mettre en avant les erreurs fréquentes, comme les tests sous-dimensionnés et l’oubli des ajustements liés aux multiples variantes.

Par exemple, dans un prompt d’évaluation, l’agent doit estimer la taille d’échantillon nécessaire pour 15 000 visiteurs/mois avec un taux de base de 3,2 %, puis recommander une durée de test réaliste.

5. Définir les métriques et garde-fous

En reprenant les modèles de test-templates.md, l’agent doit vous aider à :

• Choisir une métrique principale qui représente le résultat clé (par ex. taux d’inscription).
• Ajouter des métriques secondaires pour une compréhension plus fine (par ex. taux de clic, micro-conversions).
• Fixer des métriques de garde-fou pour éviter des effets négatifs (par ex. taux de rebond, taux d’erreur, revenu par visiteur).

C’est particulièrement utile pour les tests d’optimisation de campagnes publicitaires et de contenus SEO, où des gains locaux peuvent nuire à la performance globale si les garde-fous sont ignorés.

6. Produire un plan de test structuré

Avec les informations collectées, l’agent peut produire un plan en utilisant les modèles de references/test-templates.md, comprenant :

• Vue d’ensemble et informations sur le ou la responsable du test.
• Hypothèse et logique sous-jacente.
• Design de test et notes de mise en œuvre.
• Description des variantes (témoin et challenger(s)).
• Définition des métriques et plan de segmentation.

Vous pouvez ensuite coller ce plan dans votre outil d’expérimentation, votre documentation interne ou un ticket JIRA pour garder des tests cohérents et faciles à relire.

Comment ab-test-setup fonctionne avec les autres skills

• Avec analytics-tracking : ab-test-setup définit quoi et pourquoi vous testez ; analytics-tracking définit comment capturer les événements, objectifs ou conversions.
• Avec page-cro : page-cro aide à générer des idées de changements ; ab-test-setup décide quelles idées tester en priorité et comment.

Utilisez-les ensemble pour couvrir tout le workflow d’expérimentation : idéation → priorisation → design du test → mise en œuvre → analyse.

FAQ

Quand dois-je utiliser ab-test-setup plutôt que de simplement modifier la page ?

Utilisez ab-test-setup lorsque :

• Le changement peut avoir un impact business significatif (par ex. étapes clés du tunnel, pages à fort trafic).
• Les parties prenantes vont demander « Est-ce que ça a vraiment marché ? » et que vous avez besoin de preuves crédibles.
• Vous optimisez en continu vos efforts marketing ou SEO et souhaitez un processus reproductible.

Pour des ajustements mineurs ou cosmétiques dont vous ne comptez pas mesurer l’impact, un plan complet de test A/B n’est pas nécessaire.

ab-test-setup calcule-t-il des tailles d’échantillon exactes ?

La skill n’intègre pas de bibliothèque dédiée de calcul. Elle utilise plutôt la logique et les exemples de references/sample-size-guide.md pour :

• Expliquer les données d’entrée dont vous avez besoin.
• Estimer des tailles d’échantillon raisonnables ou vous orienter vers des calculateurs en ligne.
• Vous avertir lorsque votre trafic est probablement trop faible pour des tests fiables.

Pour des cas critiques ou fortement réglementés, vous devez toujours faire valider les calculs par votre équipe analytics ou data science.

Puis-je utiliser ab-test-setup pour plus de deux variantes ?

Oui. Même si le principe de base est le test A/B, la documentation et les templates prennent en charge des expériences A/B/n et multivariées. La skill insiste également sur le fait qu’ajouter des variantes nécessite des tailles d’échantillon plus importantes et des durées de test plus longues, points couverts dans le guide de taille d’échantillon.

Comment ab-test-setup gère-t-il le « peeking » et l’arrêt anticipé ?

Les prompts d’évaluation exigent explicitement que l’agent :

• Avertisse sur le problème de peeking (consulter les résultats trop souvent et arrêter le test trop tôt).
• Recommande une durée de test fixe ou un seuil d’échantillon avant de déclarer un gagnant.

Cela contribue à préserver la validité statistique, en particulier pour les décisions marketing et produit à fort enjeu.

ab-test-setup est-il réservé aux pages web ?

Non. Les principes s’appliquent à :

• Des expériences sur sites et landing pages.
• Des tests produit in-app.
• Des tests d’emails et de parcours lifecycle.
• Des expériences sur des créations publicitaires et messages.

Partout où vous pouvez répartir aléatoirement des utilisateurs entre des variantes et suivre les résultats, ab-test-setup peut vous aider à concevoir l’expérience.

Comment savoir si j’ai assez de trafic pour un test A/B ?

Appuyez-vous sur les recommandations de references/sample-size-guide.md :

• Commencez par votre taux de conversion de base et vos visiteurs mensuels.
• Définissez un minimum detectable effect : l’ampleur minimale de changement qui vaut la peine d’être détectée.
• Utilisez les tableaux ou formules pour estimer la taille d’échantillon par variante.
• Comparez ce besoin à votre trafic pour voir si la durée de test reste raisonnable.

Si la durée requise est très longue, l’agent pourra recommander :

• De regrouper des pages ou campagnes similaires pour augmenter l’échantillon.
• De tester des changements plus marquants (MDE plus élevé).
• D’utiliser d’autres méthodes de recherche (retours qualitatifs, tests utilisateurs) à la place du test A/B.

Et si je veux seulement des idées de copy ou de design ?

ab-test-setup part du principe que vous souhaitez mesurer quelle version gagne. Si vous cherchez uniquement des idées de texte ou de mise en page sans lancer de test :

• Utilisez votre skill orientée contenu ou CRO (telle que page-cro) pour générer des idées.
• Revenez éventuellement à ab-test-setup plus tard si vous décidez de valider ces idées par des tests.

Où puis-je voir des exemples de bons résultats produits par cette skill ?

Consultez evals/evals.json dans le dossier ab-test-setup. Vous y trouverez des prompts réalistes (par ex. test de titres de homepage ou de couleurs de boutons) et des attentes détaillées sur la façon dont l’agent doit répondre, incluant :

• La structure d’hypothèse.
• Le raisonnement sur la taille d’échantillon et la durée.
• La sélection de métriques.
• Les avertissements sur les pièges courants.

Vous pouvez les utiliser comme références lorsque vous intégrez ou personnalisez la skill dans votre propre environnement.