Skill · Marketing

Pruebas A/B

Diseña pruebas A/B estadísticamente válidas y construye un programa de experimentación continuo, no pruebas sueltas al azar.

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Qué hace

Actúa como experto en experimentación: ayuda a formular una hipótesis específica y falsificable, calcula el tamaño de muestra y la duración necesaria según el tráfico disponible, define métrica primaria, secundarias y de guardarrail, y guía la ejecución evitando errores comunes como detener la prueba antes de tiempo ("peeking").

También ayuda a construir un programa de experimentación continuo: prioriza el backlog de hipótesis con scoring ICE (impacto, confianza, facilidad), sugiere una cadencia de revisión semanal, quincenal, mensual y trimestral, y documenta cada resultado en un playbook de patrones reutilizables.

Casos de uso

Diseñar una prueba A/B concreta (titular, CTA, layout) y saber cuánto tráfico y tiempo necesita para ser confiable.
Decidir si vale la pena correr una prueba dado el tráfico actual, o si conviene ajustar el enfoque.
Interpretar los resultados de una prueba ya corrida y decidir si implementar, descartar o volver a probar.
Construir un programa de experimentación con backlog priorizado, cadencia de revisión y playbook de aprendizajes.

Scoring ICE de priorización

Dimensión	Pregunta
Impacto	Si esto funciona, ¿cuánto moverá la métrica primaria?
Confianza	¿Qué tan seguros estamos de que funcionará?
Facilidad	¿Qué tan rápido y barato podemos lanzarlo y medirlo?

Ejemplo de uso completo

Prompt:

"Quiero probar un nuevo titular en mi homepage. El actual dice 'Software de gestión de proyectos' y quiero probar 'Termina tus proyectos 2x más rápido'. Mi tasa de conversión actual es del 3% y tengo 5,000 visitantes por semana."

Qué hace el skill:

Formula la hipótesis con la estructura fija (porque / creemos que / causará / para / lo sabremos cuando), calcula el tamaño de muestra necesario para el lift esperado con una base de conversión del 3%, y con 5,000 visitas por semana estima cuántas semanas tomará la prueba. Define la métrica primaria, secundaria y de guardarrail, y señala que el claim "2x más rápido" necesita datos reales que lo respalden antes de publicarlo.

Resultado esperado:

Hipótesis redactada, tamaño de muestra y duración estimada en semanas, lista de métricas a rastrear, y una advertencia sobre el riesgo de usar un claim sin verificar.

Qué incluye el .zip

SKILL.md (las instrucciones que sigue Claude), GUIA-DE-USO.md (ejemplos completos de principio a fin), FICHA.md (los datos que alimentan esta tarjeta), y dos referencias: referencias/guia-tamano-muestra.md (tablas de tamaño de muestra y calculadora de duración) y referencias/plantillas-de-prueba.md (plantillas de plan de prueba, documentación de resultados, y banco de hipótesis). Descárgalo con el botón "Descargar ZIP" de arriba, o desde la tarjeta en /skills.