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ab-test-setup

ab-test-setup

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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

  1. 01テスト仮説の整理
  2. 02サンプルサイズと期間の見積もり
  3. 03実験タイプと指標の選定
  4. 04開始前チェックとモニタリング計画
  5. 05結果分析とテストの優先順位付け

活用シーン

  1. 01コンバージョン率実験の計画
  2. 02テストに必要なトラフィックの見積もり
  3. 03テスト結果とガードレール指標の確認
  4. 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 CR10% MDE15% MDE20% MDE25% MDE
2%385,040173,47098,74063,850
3%253,670114,30065,08042,110
5%148,64067,04038,20024,730
10%70,42031,78018,12011,740
15%44,31020,01011,4207,400
20%31,31014,1408,0705,230

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/B2 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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。

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