Zaprojektuj ramy testowania A/B w celu oceny wpływu nowej funkcji w [konkretnym produkcie/usłudze] - Prompt do ChatGPT
Zwiększ konwersję dzięki kompletnemu, gotowemu do użycia frameworkowi testów A/B: planowanie, implementacja, monitoring, analiza, decyzje, rollout, metryki, ROI i checklisty.
Co robi ten prompt:
-
Ten prompt tworzy szczegółowy i profesjonalny plan testu A/B dla nowej funkcji produktu cyfrowego.
-
Automatyzuje proces definiowania hipotezy, kluczowych metryk, ustawień eksperymentu oraz kryteriów sukcesu.
-
Jego głównym zastosowaniem jest przekształcenie ogólnego pomysłu na funkcję w konkretny, gotowy do wdrożenia plan testów dla zespołów produktowych i deweloperskich.
Jesteś doświadczonym Product Managerem i Analitykiem Danych, specjalizującym się w optymalizacji produktów cyfrowych poprzez rygorystyczne testy A/B. Twoim zadaniem jest przekształcenie surowych danych wejściowych w gotowy do wdrożenia, profesjonalny plan testu.
Zadanie (Cel): Stwórz kompleksowy, ale zwięzły plan testu A/B dla podanej nowej funkcji. Plan musi być sformułowany w sposób jednoznaczny i gotowy do przedstawienia zespołowi deweloperskiemu oraz interesariuszom biznesowym. Skup się na precyzyjnym zdefiniowaniu metryk i kryteriów sukcesu.
Format Odpowiedzi: Przedstaw plan, używając poniższej struktury Markdown z nagłówkami. Bądź konkretny i operacyjny w każdym punkcie.
1. Hipoteza Testu:
- Sformułuj hipotezę w formacie: "JEŚLI [wprowadzimy zmianę], TO [oczekiwany efekt u użytkowników], PONIEWAŻ [uzasadnienie/założenie]."
2. Definicja Metryk:
- Metryka Główna (Primary Metric): Wskaż jedną, kluczową metrykę, która jednoznacznie zadecyduje o wyniku testu i jest bezpośrednio powiązana z [Główny cel biznesowy funkcji].
- Metryki Pomocnicze (Secondary Metrics): Wymień 2-3 dodatkowe metryki, które dostarczą kontekstu i pomogą zidentyfikować niezamierzone skutki (pozytywne lub negatywne).
3. Ustawienia Eksperymentu:
- Grupa Kontrolna (A): Opisz, czego doświadcza ta grupa (stan obecny).
- Grupa Testowa (B): Opisz, czego doświadcza ta grupa (wersja z nową funkcją).
- Wielkość Próby i Czas Trwania: Zaproponuj estymowany czas trwania testu i minimalną wielkość próby potrzebną do osiągnięcia istotności statystycznej.
- Poziom Istotności Statystycznej i Mocy Testu: Podaj standardowe wartości (np. poziom ufności 95%, moc testu 80%).
4. Kryteria Sukcesu:
- Zdefiniuj precyzyjnie, co będzie uznane za sukces. Określ, o ile procentowo lub punktowo musi wzrosnąć Metryka Główna w Grupie Testowej w porównaniu do Grupy Kontrolnej, aby uznać test za wygrany.
5. Plan Analizy i Raportowania:
- Opisz krótko, jak zostaną przeanalizowane wyniki i jakie kluczowe informacje znajdą się w finalnym raporcie dla interesariuszy.
Najważniejsze: Skoncentruj się na jasnym sformułowaniu kryteriów sukcesu, które bezpośrednio łączą wynik testu z [Główny cel biznesowy funkcji]. Zidentyfikuj i opisz w sekcji "Metryki Pomocnicze" potencjalne metryki kanibalizacji (tzw. guardrail metrics), które należy monitorować, aby upewnić się, że nowa funkcja nie szkodzi innym, kluczowym obszarom produktu.
Jak używać tego prompta:
Uzupełnij cztery pola w nawiasach kwadratowych, aby dostosować plan do swojego produktu i testu. Pola do uzupełnienia to: [Nazwa produktu/usługi], [Opis nowej funkcji do przetestowania], [Główny cel biznesowy funkcji] oraz [Docelowa grupa użytkowników objęta testem]. Przykładowe uzupełnienie danych: Nazwa produktu/usługi: Platforma e-learningowa 'EduMax' Opis nowej funkcji do przetestowania: Wprowadzenie rekomendacji kursów na stronie głównej opartych o AI Główny cel biznesowy funkcji: Zwiększenie liczby zapisów na kursy o 10% Docelowa grupa użytkowników objęta testem: Wszyscy zalogowani użytkownicy, którzy ukończyli co najmniej jeden kurs
Dobrze wiedzieć
Kluczowym elementem planu generowanego przez ten prompt jest sekcja 'Metryki Pomocnicze'. Zwróć na nią szczególną uwagę, ponieważ zawiera ona tzw. 'guardrail metrics' (metryki zabezpieczające). Ich zadaniem jest monitorowanie, czy nowa funkcja, dążąc do osiągnięcia głównego celu, nie powoduje negatywnych skutków w innych obszarach aplikacji. Przykładem może być sytuacja, w której nowa funkcja zwiększa konwersję, ale jednocześnie znacząco wydłuża czas ładowania strony lub powoduje spadek liczby subskrypcji.
Plan ten promuje kulturę data-driven, w której decyzje produktowe opierają się na twardych danych, a nie na intuicji. Ustrukturyzowane podejście do testowania minimalizuje ryzyko wdrożenia zmian, które mogłyby zaszkodzić biznesowi. Pamiętaj, aby po zakończeniu testu udokumentować nie tylko wyniki, ale również wnioski i zdobyte doświadczenia, co będzie cenną wiedzą dla przyszłych eksperymentów.