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Disponible en :🇬🇧 English🇫🇷 Français🇰🇷 한국어
Compétence IAAnalyse de test A/BMarketing

Décider si une expérience doit être lancée, arrêtée ou prolongée. — Claude Skill

Une compétence Claude pour Claude Code par Paweł Huryn — exécuter /ab-test-analysis dans Claude·Mis à jour le 12 juin 2026·vphuryn/pm-skills@ab-test-analysis

Compatible avecGChatGPTClaudeClaudeCCClaude CodeCDClaude DesktopXCodex / Codex CLICursorCursorGeminiGeminiHHermes (via Continue / Cline)OpenClawOpenClawWindsurfWindsurf

Lit résultats d'expérience, taille d'échantillon, conversion, métriques garde-fous et contexte métier pour recommander lancer, arrêter ou continuer.

  • Explique les résultats en langage simple au lieu de seulement répéter une p-value ou capture d'écran.
  • Vérifie métrique principale, échantillon, différences de segments et métriques garde-fous avant recommandation.
  • Sépare vrai lift, bruit statistique, effet nouveauté, tracking cassé et comportement segmenté.
  • Produit un mémo de décision avec preuves, risque, prochaine expérience et confirmations humaines.
VousAujourd'hui

Un growth marketer montre une capture de tableau de bord, dit que le test est positif, puis l'équipe débat de la confiance en réunion.

Avec /ab-test-analysis

Lancez /ab-test-analysis avec le tableau de résultats et le contexte. La compétence renvoie décision, preuves, risques et test suivant.

1 Coller le tableau de résultats2 Vérifier les garde-fous3 Interpréter le risque4 Écrire le mémo lancer/arrêter/continuer

Pour qui

Responsable acquisition

Transformer résultats d'expérience en décision lancer, arrêter ou continuer.

Voir les compétences de ce rôle
Responsable produit

Comprendre impact sur comportement utilisateur, risque produit et itération suivante.

Voir les compétences de ce rôle
Ingénieur analytics

Repérer problèmes de tracking, échantillon et garde-fous avant confiance stakeholder.

Voir les compétences de ce rôle

Ce qu'il fait

Compte rendu d'expérience growth

Transformer résultats Optimizely, Amplitude ou GA en mémo de décision.

Revue des garde-fous

Vérifier si un gain de conversion cache un risque revenu, support, vitesse ou rétention.

Critique de design d'expérience

Trouver problèmes de tracking, segment, échantillon ou timing avant de croire le résultat.

Fonctionnement

1

Partagez objectif, variantes, dates, trafic, taille d'échantillon et résultats métriques.

2

Ajoutez les garde-fous disponibles : churn, revenu, remboursements, tickets support ou vitesse page.

3

La compétence interprète lift, confiance, importance pratique et risque business.

4

Elle recommande lancer, arrêter, continuer ou refaire avec un design plus propre.

Options d'entrée

Configuration de l'expérience

Hypothèse, variantes, dates, répartition trafic, audience et métrique de succès.

Exemple

Ce que l'utilisateur colle
Expérience : texte CTA page pricing.
Variante A : Start free trial.
Variante B : Build my plan.
Dates : 1-14 juin.

Résultats :
- A : 24 100 visiteurs, 1 084 essais, 4,5% conversion.
- B : 23 900 visiteurs, 1 267 essais, 5,3% conversion.
- Confiance affichée : 96%.

Garde-fous :
- Conversion payante après essai : A 18,4%, B 17,9%.
- Questions support sur pricing +11% pour B.

Besoin : lancer, arrêter ou continuer, et message pour leadership.
Résultat utile
Décision
Lancer à 50% d'abord, pas à 100%. La variante B améliore le démarrage d'essai de 4,5% à 5,3%, mais la conversion payante baisse légèrement et les questions pricing augmentent.
Pourquoi
Le lift est probablement réel pour les essais. L'impact business n'est pas encore prouvé tant que qualité d'essai et charge support ne sont pas suivies une semaine de plus.
Risque garde-fou
La confusion pricing peut augmenter. Ajouter un lien FAQ pricing près du CTA avant déploiement complet.
Message leadership
Le nouveau CTA augmente les essais d'environ 18% relatif, mais le rollout sera progressif pendant le suivi conversion payante et tickets pricing.
Revue humaine
Confirmer fenêtre d'attribution, maturité de la conversion payante et cohérence du tagging support.

Métriques améliorées

Taux de conversion
+5-20%
Marketing
Significativité statistique
Risque de décision réduit
Marketing
Confiance dans les métriques
+20-40%
Marketing

Compatible avec

Google Sheets
manuel

Comparer tableaux de résultats et rédiger le mémo de décision.

Optimizely
manuel

Utiliser résultats, variantes, confiance et allocation trafic.

Amplitude
manuel

Vérifier comportement produit, activation, rétention et impact segment.

Google Analytics
manuel

Utiliser trafic, conversion et contexte d'acquisition.

Partout

Autonome
Aucune configuration requise

Paste the notes, exports, screenshots, or summaries you already have. The skill works without a connected system.

Connecté
CRM + outils intégrés

Connect the relevant support, analytics, CRM, or data tool when you want fresher source evidence.

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Triés par chevauchement d'attributs × différenciation. Analyse de test A/B partage 12+ attributs avec chacun.

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Analyse de test A/B

Source public : https://github.com/phuryn/pm-skills/blob/HEAD/pm-data-analytics/skills/ab-test-analysis/SKILL.md

Commande d'installation : npx skills add phuryn/pm-skills@ab-test-analysis

À quoi elle sert

Lit résultats d'expérience, taille d'échantillon, conversion, métriques garde-fous et contexte métier pour recommander lancer, arrêter ou continuer.

Pour utilisateur métier

Utilisez-la pour interpréter un résultat d'expérience et décider s'il faut lancer, arrêter ou continuer. Elle doit expliquer quoi fournir, ce que l'IA renvoie, les risques à vérifier et la décision humaine restante.

Garde-fous

  • Garder les chiffres, dates, noms d'outils, commandes, identifiants, URLs et règles fournis par l'utilisateur.
  • Ne pas inventer de métrique, source, responsable, décision ou risque absent des éléments fournis.
  • Signaler clairement ce qui doit être confirmé par un humain avant publication, mise à jour d'outil ou décision.

Documents de référence

Source Analyse de test A/B

Source public : https://github.com/phuryn/pm-skills/blob/HEAD/pm-data-analytics/skills/ab-test-analysis/SKILL.md

Commande d'installation : npx skills add phuryn/pm-skills@ab-test-analysis

Le document source public est en anglais. Cette page catalogue conserve le lien source et présente une synthèse française orientée utilisateur métier.

Analyse de test A/B

Source public : https://github.com/phuryn/pm-skills/blob/HEAD/pm-data-analytics/skills/ab-test-analysis/SKILL.md

Commande d'installation : npx skills add phuryn/pm-skills@ab-test-analysis

À quoi elle sert

Lit résultats d'expérience, taille d'échantillon, conversion, métriques garde-fous et contexte métier pour recommander lancer, arrêter ou continuer.

Pour utilisateur métier

Utilisez-la pour interpréter un résultat d'expérience et décider s'il faut lancer, arrêter ou continuer. Elle doit expliquer quoi fournir, ce que l'IA renvoie, les risques à vérifier et la décision humaine restante.

Garde-fous

  • Garder les chiffres, dates, noms d'outils, commandes, identifiants, URLs et règles fournis par l'utilisateur.
  • Ne pas inventer de métrique, source, responsable, décision ou risque absent des éléments fournis.
  • Signaler clairement ce qui doit être confirmé par un humain avant publication, mise à jour d'outil ou décision.
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