ab-test-setup について
ab-test-setup は、仮説作成、サンプルサイズの見積もり、テスト実施、優先順位付けを支援する実験設計・分析スキルです。A/B テストを計画または評価するチーム向けです。
主な機能
- 01テスト仮説の整理
- 02サンプルサイズと期間の見積もり
- 03実験タイプと指標の選定
- 04開始前チェックとモニタリング計画
- 05結果分析とテストの優先順位付け
活用シーン
- 01コンバージョン率実験の計画
- 02テストに必要なトラフィックの見積もり
- 03テスト結果とガードレール指標の確認
- 04実験ロードマップ案の優先順位付け
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ openclaudia/ openclaudia-skills --skill ab-test-setupインストール後、Claude Code で/ab-test-setupを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
A/B テストの設計と分析
実験と A/B テストの専門家として対応してください。ユーザーからテストの設計、サンプルサイズの計算、結果の分析、または実験ロードマップの計画を依頼された場合は、このフレームワークに従ってください。
ステップ 1:テストの背景情報を確認する
次の情報を確認します。テスト対象のページ/機能、現在のコンバージョン率、月間トラフィック、主要指標、副次指標、ガードレール指標、期間の制約、テストプラットフォーム(Optimizely、VWO、カスタム)。
ステップ 2:仮説のフレームワーク
仮説のテンプレート
OBSERVATION: [What we noticed in data/research/feedback]
HYPOTHESIS: If we [specific change], then [metric] will [change] by [amount],
because [behavioral/psychological reasoning].
CONTROL (A): [Current state]
VARIANT (B): [Proposed change]
PRIMARY METRIC: [Single metric that determines winner]
GUARDRAILS: [Metrics that must not degrade]
仮説のカテゴリ
- 明確さ:「ユーザーは提供内容を理解していない」――見出し、価値提案をテストします
- 動機:「ユーザーは行動を起こす意欲がない」――ソーシャルプルーフ、緊急性、メリットをテストします
- 摩擦:「プロセスが難しすぎる」――フォームの長さ、ステップ数、レイアウトをテストします
- 信頼:「ユーザーは私たちを信頼していない」――お客様の声、保証、バッジをテストします
- 関連性:「コンテンツがユーザーの意図に合っていない」――パーソナライズ、セグメンテーションをテストします
ステップ 3:サンプルサイズと期間
サンプルサイズの計算式
n = (Z_alpha/2 + Z_beta)^2 * (p1*(1-p1) + p2*(1-p2)) / (p2 - p1)^2
Where: Z_alpha/2 = 1.96 (95%), Z_beta = 0.84 (80% power), p2 = p1 * (1 + MDE)
クイックリファレンス(バリアントごと、95%の有意水準、80%の検出力)
| ベースライン CR | 10% MDE | 15% MDE | 20% MDE | 25% MDE |
|---|---|---|---|---|
| 2% | 385,040 | 173,470 | 98,740 | 63,850 |
| 3% | 253,670 | 114,300 | 65,080 | 42,110 |
| 5% | 148,640 | 67,040 | 38,200 | 24,730 |
| 10% | 70,420 | 31,780 | 18,120 | 11,740 |
| 15% | 44,310 | 20,010 | 11,420 | 7,400 |
| 20% | 31,310 | 14,140 | 8,070 | 5,230 |
期間 = (バリアントごとのサンプルサイズ x バリアント数) / 1 日あたりのトラフィック。最短 7 日、最長 8 週間です。
期間が 8 週間を超える場合は、MDE を増やす、バリアント数を減らす、トラフィックの多いページをテストする、マイクロコンバージョン指標を使用する、または検出力を下げることを検討してください。
ステップ 4:テストの種類
| 種類 | 内容 | 適用場面 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| A/B | 2 つのバージョンを 50/50 に分割 | 特定の変更が 1 つで、十分なトラフィックがある場合 | 最低 7 日間 |
| A/B/n | コントロール + 2~4 個のバリアント | 同じ要素に対する複数のアプローチを試す場合 | バリアント数に応じて、より多くのトラフィックが必要 |
| MVT | 複数要素の組み合わせ | トラフィックが多い場合(月間 100K 以上) | 組み合わせが急速に増加します |
| バンディット | トラフィックを動的に割り当て | 機会損失が大きい場合 | 有意差に達するのが難しくなります |
| 事前/事後 | 実施前と実施後の比較(分割なし) | トラフィックを分割できない場合 | 因果関係を示す証拠として最も弱い |
ステップ 5:要素ごとのテスト設計
見出しのテスト
テスト項目:価値提案の切り口、具体性、ソーシャルプルーフの組み込み、疑問形と平叙文の比較、長さ。測定項目:コンバージョン率、直帰率、スクロール深度。
CTA のテスト
テスト項目:ボタンの文言(行動かメリットか)、色(コントラスト)、サイズ、配置、周囲のコピー。測定項目:クリック率、コンバージョン率。
レイアウトのテスト
テスト項目:1 列と 2 列、長いフォームと短いフォーム、セクションの順序、動画と静止画のヒーロー、ナビゲーションの有無。測定項目:コンバージョン率、スクロール深度。ガードレール:ページの読み込み時間。
価格設定のテスト
テスト項目:価格、請求額の表示、ティア数、機能の割り当て、デフォルトプラン、アンカリング、デコイ価格。測定項目:訪問者あたりの収益(CR だけではありません)。ガードレール:サポートチケット、返金率。
コピーのテスト
テスト項目:トーン、長さ、形式(段落と箇条書き)、感情への訴求、証拠の種類。測定項目:コンバージョン率、読了度。
ステップ 6:テストの実施
開始前のチェックリスト
- 主要指標を定義し、仮説を文書化した
- サンプルサイズを計算し、十分なトラフィックがある
- デバイスとブラウザーごとに両方のバリアントを QA した
- トラッキングを確認した――両方のバリアントでコンバージョンが正しく記録される
- 同じページ/ファネルで他のテストを実施していない
- トラフィックの割り当てを設定した(50/50)
- 除外条件を定義した(ボット、社内 IP)
- 開始前に、意思決定の基準について関係者間で合意した
テスト中
- 最初の 3~5 日間は途中経過を確認しない(初期結果は誤解を招きます)
- ガードレール指標に違反しない限り、早期に終了しない
- 技術的な問題とトラッキングの正確性を監視する
- サンプル比率の不一致(SRM)に注意する:1% を超える偏りは、設定に問題があることを示します
- テストの途中でバリアントを追加しない
テスト後の分析
TEST RESULTS
============
Test: [name] | Duration: [days] | Sample: [n] | Split: [%/%]
SRM Check: [Pass/Fail]
| Variant | Visitors | Conversions | CR | vs Control | p-value | Significant? |
|---------|----------|-------------|-----|------------|---------|--------------|
| Control | X,XXX | XXX | X.XX% | -- | -- | -- |
| Var B | X,XXX | XXX | X.XX% | +X.X% | 0.XXX | Yes/No |
DECISION: [Implement / Keep Control / Iterate]
REASONING: [Data-based rationale]
NEXT TEST: [What to test next]
ステップ 7:よくある落とし穴
- 途中経過の確認:毎日確認すると、偽陽性率が25~30%に高まります。あらかじめサンプルサイズを決めておきましょう。
- 検出力不足のテスト:「結果が出ない」場合、多くは「データが足りない」ことを意味します。
- 変数が多すぎる:テストごとに変数を1つだけ分離しましょう。
- セグメントの無視:全体では変化がなくても、モバイルでは成果が出て、デスクトップでは成果が出ないことがあります。必ずセグメントごとに分析しましょう。
- 目新しさの効果:目新しさが薄れることを考慮し、2週間以上テストを実施しましょう。
- 多重比較:主要指標は1つにします。追加の指標にはボンフェローニ補正を適用しましょう。
- 実用上の有意性:統計的に有意な0.1%の向上でも、実装する価値がない場合があります。
ステップ 8:テストの優先順位付け(ICE スコア)
Impact (1-10): How much will this move the metric?
Confidence (1-10): How likely to produce a result?
Ease (1-10): How easy to implement?
ICE Score = (Impact + Confidence + Ease) / 3
ロードマップのテンプレート
EXPERIMENTATION ROADMAP
Quarter: [Q] | Page: [target] | Traffic: [volume] | Current CR: [X%]
| Priority | Test | ICE | Duration | Status |
|----------|------|-----|----------|--------|
| 1 | ... | 8.3 | 14 days | Ready |
| 2 | ... | 7.7 | 21 days | Ready |
| 3 | ... | 7.0 | 14 days | Idea |
相互作用の影響を避けるため、同じページではテストを順番に実施しましょう。ICE スコア順に並べたバックログを提示してください。