Analizar el impacto del grupo de control

La página de cada grupo de control muestra cómo se desempeñan sus mensajes en comparación con ese grupo. Ábrala desde Configuración > Grupos de control haciendo clic en la fila del grupo.

Comprobar el modo y las fechas del grupo

Debajo del nombre del grupo, la página muestra el Tamaño del grupo, el Modo, el número del Ciclo actual y una fecha que depende del modo:

Modo	Fecha debajo del nombre	Etiqueta del selector de rango de fechas
Permanente	En curso desde: la fecha en que comenzó el grupo	Sin etiqueta
Actualización automática	Rango del ciclo actual	Ciclo actual
Experimento con fecha de finalización	Rango del ciclo actual	Experimento actual

Para ver los resultados de un ciclo anterior, abra el selector de rango de fechas y elíjalo en Anteriores. Los ciclos finalizados aparecen ahí por número, como Ciclo o Experimento. Un grupo Permanente también puede tener ciclos anteriores, porque cambiar el tamaño, el alcance o el modo inicia uno nuevo.

Qué compara la página

La página tiene dos bloques: una tabla de comparación de eventos en la parte superior y un Informe de impacto debajo. Ambos comparan dos grupos de usuarios en cualquier evento que elija:

• Grupo de tratamiento: los usuarios de la audiencia del grupo que no están en el grupo de control. Siguen recibiendo sus mensajes de marketing (Push, Email, In-App, SMS, WhatsApp) como de costumbre.
• Grupo de control: el grupo de exclusión que configuró anteriormente. Estos usuarios están excluidos de los mensajes de marketing, por lo que cualquier diferencia en su comportamiento no está influenciada por sus campañas.

Ambos grupos se extraen de la audiencia del grupo, que se muestra en Medido entre en la página del grupo: Todos los usuarios, o los usuarios que coinciden actualmente con los países y valores de etiqueta del grupo.

• Un usuario cuyo valor de etiqueta cambia deja de contarse.
• Los datos del ciclo actual se actualizan una vez al día. Cuando un ciclo termina, sus resultados finales suelen aparecer en Anteriores en 15 minutos.
• Pushwoosh no filtra ninguno de los grupos para incluir solo a usuarios con un token de push válido, un correo electrónico verificado u otro canal accesible.

El tratamiento y el control proceden del mismo conjunto de usuarios, sin un filtrado separado entre ellos.

Resultados anteriores al 25–26 de agosto de 2026

Antes del 25–26 de agosto de 2026, los dos grupos se contaban de forma diferente. Si su ventana de tiempo incluye esas fechas, Conv. Control y Uplift pueden mostrar un cambio escalonado repentino que no es causado por nada en su aplicación.

Comparar eventos

1. Seleccione un período de tiempo: Últimos 3 días, Últimos 7 días o Últimos 30 días. Para comparar un ciclo anterior, elíjalo en Anteriores.

   La ventana de medición se reinicia, y los datos anteriores dejan de incluirse, cuando:

   • cambia el tamaño del grupo o sus países;
   • redistribuye el grupo;
   • cambia el modo;
   • finaliza un ciclo de Actualización automática o un Experimento alcanza su fecha de finalización.

   Los datos anteriores a ese momento ya no corresponden a los miembros o la audiencia actuales. Los ciclos finalizados aparecen en Anteriores en el selector de rango de fechas.

2. Revise la tabla de comparación de eventos. Solo muestra eventos automáticamente si ha establecido Objetivos de Conversión en Customer Journey. De lo contrario, la tabla comienza vacía.

3. Haga clic en Añadir eventos para comparar para añadir cualquier evento que desee medir. Puede añadir hasta 10 eventos en total.

   Los eventos de interacción con mensajes no se pueden comparar

   Las aperturas, clics, envíos y rebotes de push o email no están disponibles aquí, aunque haya establecido alguno como Objetivo de Conversión. Los usuarios del grupo de control nunca reciben mensajes de marketing, por lo que estos eventos solo mostrarían que se envió un mensaje, no lo que logró.

La tabla muestra estas métricas para cada evento:

Métrica	Qué muestra
Conv. Control	La proporción de usuarios únicos excluidos de los mensajes de marketing que activaron el evento al menos una vez de todos modos, sin ninguna influencia de los mensajes.
Conv. Tratamiento	La proporción de usuarios únicos que recibieron sus mensajes de marketing (Push, Email, In-App, SMS, WhatsApp) y activaron el evento al menos una vez.
Uplift	La diferencia porcentual entre las tasas de conversión del tratamiento y del control, en relación con la tasa de control. Un valor positivo significa que el grupo de tratamiento convirtió mejor. Se calcula como (conv. treatment − conv. control) / conv. control × 100%.
Significancia	Si la diferencia es estadísticamente fiable. Consulte los estados en la siguiente tabla.

Estado de significancia	Qué significa
Significativo	Es poco probable que el uplift se deba al azar.
No significativo	La diferencia aún no es estadísticamente fiable.
No hay suficientes datos	Cualquiera de los grupos tiene menos de 10 conversiones o menos de 10 no conversiones para este evento, por lo que no se puede calcular la significancia.

Ver el Informe de impacto

Use el menú desplegable Ver evento para seleccionar un evento de la tabla. El Informe de impacto a continuación muestra un desglose más profundo para ese evento.

Métrica	Qué muestra
Uplift (cambio respecto al control)	Cuánto difiere la tasa de conversión del tratamiento de la tasa de conversión del control. El mismo valor que en la tabla de eventos.
Conversiones impulsadas por los mensajes	El número estimado de eventos adicionales generados por sus mensajes más allá de lo esperado sin mensajes. El porcentaje los muestra como una proporción de todos los eventos de tratamiento. Se calcula como (events per user in treatment − events per user in control) × treatment group size.
Significancia	Si la diferencia es estadísticamente fiable: Significativo, No significativo o No hay suficientes datos. Se basa en la Confianza y el Valor P.
Confianza	Qué tan seguro está Pushwoosh de que el uplift refleja una diferencia real en lugar de una casualidad, como porcentaje. Cuanto mayor sea, más fuerte será la evidencia.
Valor P	La probabilidad de que esta diferencia aparezca por casualidad si los mensajes no tuvieran un efecto real. Cuanto menor sea, más fuerte será la evidencia.
Puntuación Z	Cuán diferentes fueron los resultados de los dos grupos. Cerca de 0, la diferencia podría ser aleatoria. Cuanto más lejos de 0, más seguro puede estar de que un grupo es mejor.
Desglose del grupo	Tratamiento y Control lado a lado: Usuarios estimados, Número total de eventos, Eventos por usuario y Tasa de conv. (única).

Cómo interpretar los resultados

• Uplift significativo y positivo: sus mensajes están impulsando este evento. Siga enviándolos.
• Uplift significativo y negativo: el grupo de control convierte mejor que el grupo de tratamiento en este evento. Antes de concluir que los mensajes están jugando en su contra, compruebe si este evento es realmente uno que los mensajes deben impulsar.
• No significativo: la diferencia aún no es fiable, lo que no significa que no haya efecto. Deje que el evento acumule más conversiones antes de evaluarlo.
• No hay suficientes datos: cualquiera de los grupos tiene menos de 10 conversiones o menos de 10 no conversiones para este evento. Compare un evento con más volumen o espere a que se produzca más.

Dos cosas más a tener en cuenta:

• Compare dentro de una misma ventana de medición. Redistribuir, cambiar el tamaño, cambiar el alcance, cambiar el modo, una renovación de la Actualización automática o el fin de un Experimento reinician la ventana. Los resultados de antes y después de uno de estos cambios no son comparables.
• Elija eventos que sus campañas deban impulsar, como una compra o un registro, en lugar de eventos sobre los que los mensajes no tienen una influencia directa.