ab-test-setup

Présentation de la skill ab-test-setup

À quoi sert ab-test-setup

La skill ab-test-setup vous aide à transformer une idée d’expérimentation encore floue en plan de test réellement exécutable pour le travail de Conversion. Elle convient particulièrement aux marketeurs, équipes growth, product marketers et PM qui doivent décider quoi tester, comment structurer le test, et s’ils ont assez de trafic pour en tirer un apprentissage utile.

Qui devrait installer cette skill

Installez ab-test-setup si vous demandez régulièrement de l’aide pour :

• des expérimentations sur les titres ou les CTA
• des tests sur des landing pages ou des parcours d’inscription
• la planification de variantes de message ou d’offre
• des questions de taille d’échantillon, de durée et de significativité
• décider si une idée mérite vraiment un test A/B

Elle est particulièrement utile si votre équipe a déjà des idées, mais pas encore de brief d’expérimentation reproductible.

Le vrai besoin auquel elle répond

La plupart des tests ratés n’échouent pas parce que les idées de variantes sont mauvaises. Ils échouent parce que le cadrage est faible : pas d’hypothèse claire, trop de changements en même temps, pas de baseline, pas d’effet cible détectable, ou aucun garde-fou. La ab-test-setup skill est pensée pour imposer cette rigueur manquante avant le lancement.

Ce qui distingue cette skill d’un prompt générique

Un prompt générique va souvent proposer des idées de test. ab-test-setup pousse vers un plan d’expérimentation plus solide :

• part d’une hypothèse, pas simplement de “tester deux versions”
• demande le taux de conversion de référence et le trafic
• prend en compte la taille d’échantillon et la durée du test
• distingue les choix entre A/B, A/B/n et multivarié
• alerte sur le risque de consulter les résultats trop tôt et sur les tests sous-dimensionnés
• renvoie vers des templates et une référence de taille d’échantillon dans le repo

Cas où ab-test-setup est bien adapté, et cas où il l’est moins

Bien adapté si :

• vous connaissez déjà la page, l’audience et l’objectif
• vous avez besoin rapidement d’un brief de test structuré
• vous voulez de meilleurs prompts pour l’expérimentation de Conversion

Moins adapté si :

• vous devez d’abord concevoir l’instrumentation ou le tracking des événements
• vous cherchez des idées de réécriture de page sans plan de test
• vous avez très peu de trafic et avez besoin d’alternatives au test formel

Comment utiliser la skill ab-test-setup

Installer ab-test-setup dans votre environnement de skills

Utilisez le schéma d’installation du repository tel qu’indiqué par la base du directory :

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

Après l’installation, ouvrez :

• 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

Ces fichiers comptent davantage qu’un survol rapide, car ils montrent la logique de décision visée, la forme attendue de la sortie et le niveau d’exigence.

Les fichiers à lire en priorité

Si vous ne devez lire que trois fichiers avant d’utiliser ab-test-setup, lisez :

1. SKILL.md pour les conditions de déclenchement et la logique de planification
2. references/sample-size-guide.md pour les décisions de faisabilité et de durée
3. references/test-templates.md pour la structure finale que vous voulez faire produire au modèle

Consultez ensuite evals/evals.json pour voir ce que la skill considère comme une bonne réponse dans des prompts réalistes.

Les entrées dont ab-test-setup a besoin

La skill devient nettement meilleure si vous fournissez :

• la page ou la fonctionnalité testée
• l’événement de conversion principal
• le taux de conversion de référence actuel
• le volume de trafic hebdomadaire ou mensuel
• le changement proposé
• le segment d’audience
• les contraintes liées aux outils
• le calendrier ou la fenêtre de lancement
• le niveau de tolérance au risque de faux positifs

Sans baseline ni trafic, ab-test-setup usage devient plus générique et beaucoup moins utile pour décider.

Commencez par le contexte product marketing s’il existe

Le repo indique explicitement à la skill de vérifier d’abord .agents/product-marketing-context.md ou .claude/product-marketing-context.md. C’est important, car une bonne conception d’expérience dépend :

• de l’audience
• du positionnement
• des messages-clés
• de la stratégie de messaging actuelle
• de l’étape du funnel

Si ce fichier existe dans votre environnement, assurez-vous que le modèle le lise avant de poser à nouveau des questions de découverte déjà couvertes.

Transformer une idée brute en prompt ab-test-setup solide

Prompt faible :

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

Meilleur 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.

Cette deuxième version donne à la skill assez de contexte pour produire un vrai plan plutôt qu’un brainstorming générique.

Demandez le format de sortie dont vous avez réellement besoin

Les références incluent des templates réutilisables, donc demandez l’un de ces formats :

• brief d’expérimentation pour validation
• checklist de lancement
• template de plan de test
• mise à jour pour les parties prenantes
• trame de restitution post-test

Prompt pratique :

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.

Cela réduit le travail de reprise et met en évidence très tôt les informations manquantes.

Utilisez la skill pour trancher, pas seulement pour générer des idées

Le workflow ab-test-setup guide le plus utile est :

1. décrire le changement proposé
2. formuler l’objectif business
3. fournir la baseline et le trafic
4. demander si le test est viable
5. demander les métriques exactes et les conditions d’exécution
6. demander ensuite seulement des recommandations de variantes

Cet ordre compte. Il évite aux équipes de surinvestir dans des tests qui n’atteindront jamais une taille d’échantillon suffisante.

Comprendre les règles de planification qu’elle impose

D’après la source, la skill met fortement l’accent sur les principes suivants :

• partir d’une hypothèse claire
• tester une seule chose à la fois
• définir des métriques principales, secondaires et de garde-fou
• estimer la taille d’échantillon et la durée minimale
• éviter d’arrêter les tests trop tôt sur la base de premiers résultats bruités

Si votre organisation lance souvent des “quick tests” sans ces garde-fous, cette skill apporte une vraie valeur.

Comment utiliser ab-test-setup pour le travail de Conversion

Pour ab-test-setup for Conversion, incluez les enjeux business, pas seulement l’idée de variante. Bons éléments d’entrée :

• le goulet d’étranglement actuel de conversion
• la raison pour laquelle la page actuelle peut sous-performer
• le mécanisme de changement attendu
• le lift minimum qui justifierait une action
• les segments qui ne doivent pas se dégrader

Exemple :

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.

Ce prompt mène à une meilleure sélection de métriques que le simple fait de demander un test sur la couleur d’un bouton.

Quand la skill contestera votre idée

Attendez-vous à ce que ab-test-setup soit particulièrement utile quand elle vous répond :

• ce test ne devrait pas être multivarié
• vous n’avez pas assez de trafic pour quatre variantes
• votre MDE est irréaliste car trop faible
• votre métrique principale est trop éloignée du changement testé
• vous mélangez trop de changements pour pouvoir apprendre quelque chose de manière causale

Ce recul critique est une fonctionnalité, pas un frein.

Cas d’usage courants confirmés par le repo

D’après le texte de la skill et les evals, les usages pertinents incluent :

• des tests A/B sur les titres de homepage
• des tests de variantes de CTA sur des pages pricing ou signup
• décider si un A/B/n est réaliste
• planifier la durée à partir du trafic et de la baseline
• créer une documentation structurée pour le déploiement d’une expérimentation

Les evals montrent aussi que la skill doit savoir repérer des demandes trop légères comme “should we test 4 CTA colors?” et réorienter l’utilisateur vers une conception d’expérience plus solide.

FAQ sur la skill ab-test-setup

ab-test-setup convient-elle aux débutants ?

Oui, si vous comprenez déjà votre page et votre objectif. La skill apporte la structure qui manque souvent aux débutants : hypothèse, réflexion sur la taille d’échantillon, métriques et durée. Elle convient moins si vous avez besoin d’un cours de statistiques depuis zéro.

Quel est l’avantage principal par rapport à un prompt ordinaire ?

Le principal avantage, c’est le cadre. ab-test-setup ne se contente pas de générer des variantes ; elle pose la question de savoir si le test mérite d’être lancé et ce qu’une mesure valide exige réellement. En pratique, cela fait généralement gagner plus de temps que la simple génération d’idées.

Ai-je besoin de données exactes sur le trafic et la conversion ?

L’idéal, c’est d’avoir des chiffres exacts, mais des ordres de grandeur restent utiles. Si vous n’avez que des estimations approximatives, dites-le explicitement. La skill peut quand même produire une première version du plan, mais le niveau de confiance sur la taille d’échantillon et la durée sera plus faible.

ab-test-setup peut-elle gérer plus de deux variantes ?

Oui, mais elle doit aussi signaler que des variantes supplémentaires augmentent les besoins en échantillon. Si le trafic est modeste, un test A/B est souvent plus réaliste qu’un A/B/n ou qu’un test multivarié.

Quand ne faut-il pas utiliser ab-test-setup ?

N’utilisez pas cette skill comme outil principal quand :

• le tracking manque ou n’est pas fiable
• le trafic est trop faible pour permettre une inférence utile
• vous avez besoin d’une réécriture CRO, pas d’un plan de test
• le changement est si important que la vraie contrainte est la faisabilité d’implémentation
• vous devez d’abord concevoir l’instrumentation analytics

Cette skill est-elle liée à une plateforme de test particulière ?

Rien n’indique un verrouillage à une plateforme spécifique. La skill est orientée planification ; elle devrait donc fonctionner avec la plupart des outils d’expérimentation dès lors que vous pouvez préciser la répartition du trafic, les métriques et les contraintes d’implémentation.

ab-test-setup aide-t-elle à l’analyse post-test ?

En partie. Les templates incluent la documentation des résultats, mais sa valeur la plus forte reste la préparation avant lancement. Utilisez-la pour définir ce que signifie le succès avant même le début du test.

Comment améliorer la skill ab-test-setup

Formulez des hypothèses plus solides, pas seulement des demandes de variantes

Mauvaise entrée :

Test this new copy against the old copy.

Meilleure entrée :

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.

Cela donne à ab-test-setup une histoire causale à tester, pas seulement deux versions à comparer.

Fournissez le jeu de données minimal viable pour l’expérience

Pour améliorer la qualité de sortie de ab-test-setup, essayez toujours d’inclure :

• le taux de conversion de référence
• le volume de trafic
• le lift minimum pertinent
• l’événement de conversion exact
• l’audience
• les contraintes d’implémentation
• la durée de test acceptable

Ces entrées améliorent directement la logique de taille d’échantillon et les recommandations de faisabilité.

Évitez les modes d’échec les plus fréquents

Les sorties faibles viennent généralement de l’un de ces problèmes :

• trop de changements regroupés dans un seul test
• aucune métrique de baseline
• une vanity metric utilisée comme KPI principal
• une demande de significativité sans réalité de trafic derrière
• le test d’une micro-métrique amont alors que le vrai objectif business est en aval

Si vous corrigez cela avant de lancer le prompt, la skill devient beaucoup plus utile.

Dites à la skill ce qui ne doit surtout pas se dégrader

Un prompt ab-test-setup skill plus solide inclut des garde-fous tels que :

• la qualité des leads
• le taux de remboursement
• le taux de rebond
• le taux d’activation
• le revenu par visiteur

Cela évite les faux “succès” où la métrique principale progresse alors que la qualité business se dégrade.

Utilisez la référence de taille d’échantillon comme filtre de faisabilité

Avant de passer du temps sur les variantes, consultez references/sample-size-guide.md. Ce fichier aide à répondre à ces questions :

• ce test peut-il se terminer dans un délai raisonnable ?
• le lift visé est-il trop faible pour être détecté ?
• serait-il plus judicieux d’avoir moins de variantes ?
• vaut-il mieux tester un changement plus marqué qu’un ajustement subtil ?

C’est l’un des fichiers à plus forte valeur du repo pour décider d’installer la skill.

Réutilisez les templates au lieu de demander des sorties en texte libre

references/test-templates.md est le chemin le plus rapide vers une meilleure adoption par les équipes. Demandez au modèle de remplir :

• un plan de test
• une scorecard de priorisation
• une mise à jour pour les parties prenantes
• une entrée dans une hypothesis bank

Les réponses en texte libre sont faciles à générer, mais plus difficiles à rendre opérationnelles.

Itérez après le premier draft

Après une première passe de ab-test-setup usage, faites un cycle de refinement :

1. resserrer l’hypothèse
2. réduire le périmètre à une seule variable
3. remplacer les métriques faibles par des définitions opérationnelles
4. confirmer la répartition du trafic et la durée
5. demander quelles hypothèses manquent encore

Cette deuxième passe améliore souvent davantage le plan que le simple ajout d’idées de variantes.

Associez ab-test-setup à des skills voisines avec discernement

La skill elle-même pointe vers des besoins adjacents :

• utilisez analytics-tracking si le blocage porte sur la mise en place de la mesure
• utilisez page-cro si vous avez besoin d’idées d’optimisation de page avant un test formel

Cette répartition est utile. ab-test-setup est à son meilleur quand vous savez déjà quel changement vous voulez évaluer et que vous avez besoin d’un plan d’expérimentation valide.