MSI - Evaluación de campaña ABL
Análisis preliminar de impacto sobre el comportamiento de pago
Subsecretaría de Innovación
Corte al 08/04/2026
1. Introducción
La campaña de comunicación a deudores de ABL fue lanzada el 16 de marzo de 2026, y el presente análisis toma como fecha de corte el 8 de abril de 2026.
El objetivo del informe es evaluar si los distintos mensajes enviados tuvieron incidencia sobre el comportamiento de pago observado luego del lanzamiento.
Se trabajó con un diseño experimental simple, basado en la comparación entre grupos de control y grupos tratados, diferenciando además entre contribuyentes adheridos y no adheridos a boleta digital.
2. Diseño de la muestra y criterio inferencial
La muestra fue definida con un criterio probabilístico, buscando asegurar representatividad estadística sobre los universos analizados. El diseño original se planteó con un 95% de nivel de confianza y un margen de error aproximado de ±3 puntos porcentuales, lo que habilita la realización de inferencias sobre diferencias de comportamiento entre grupos, siempre bajo el supuesto de correcta implementación de la asignación y ausencia de sesgos operativos relevantes.
Los grupos analizados fueron los siguientes:
- 1: Control – no adheridos
- 2: Formal – no adheridos
- 3: Comportamiento (nudges) – no adheridos
- 4: Control – adheridos
- 5: Formal – adheridos
- 6: Comportamiento (nudges) – adheridos
Desde el punto de vista metodológico, este esquema permite comparar el desempeño del grupo control con los distintos tratamientos dentro de cada segmento, y distinguir si eventuales diferencias responden al mensaje enviado o más bien a características estructurales del segmento.
3. Descripción general de la base analizada
La base bajo análisis contiene 3.678 cuentas, de las cuales 1.792 registran pago y 1.886 no registran pago al corte considerado.
En términos agregados, la tasa general de pago observada es de 48,7%, mientras que el 51,3% restante no pagó.
Este primer resultado ya muestra un patrón general muy equilibrado, cercano al 50% pagó / 50% no pagó.
| Grupo | Segmento | Mensaje | Casos | Pagó (n) | Tasa de pago |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. Control - no adheridos | No adheridos | Control | 364 | 163 | 44,8% |
| 2. Formal - no adheridos | No adheridos | Formal | 727 | 317 | 43,6% |
| 3. Comportamiento - no adheridos | No adheridos | Comportamiento | 728 | 316 | 43,4% |
| 4. Control - adheridos | Adheridos | Control | 372 | 189 | 50,8% |
| 5. Formal - adheridos | Adheridos | Formal | 744 | 410 | 55,1% |
| 6. Comportamiento - adheridos | Adheridos | Comportamiento | 743 | 397 | 53,4% |
4. Resultados por grupo
Las tasas de pago observadas por grupo son las siguientes:
- Grupo 1 – Control, no adheridos: 44,8%
- Grupo 2 – Formal, no adheridos: 43,6%
- Grupo 3 – Comportamiento, no adheridos: 43,4%
- Grupo 4 – Control, adheridos: 50,8%
- Grupo 5 – Formal, adheridos: 55,1%
- Grupo 6 – Comportamiento, adheridos: 53,4%
En los no adheridos, los tres grupos se ubican
prácticamente en el mismo nivel, en torno al 43%–45% de
pago.
En los adheridos, las tasas son algo más altas, en
torno al 51%–55%, pero tampoco se advierte un patrón
contundente que permita atribuir esa diferencia al tipo de mensaje
dentro del segmento.
La visualización anterior refuerza una primera lectura sustantiva: los valores se encuentran relativamente próximos y, dentro de cada segmento, las diferencias entre control y tratamientos son acotadas.
5. Comparación dentro de cada segmento
5.1 No adheridos
| Mensaje | Casos | Pagó (n) | Tasa de pago |
|---|---|---|---|
| Control | 364 | 163 | 44,8% |
| Formal | 727 | 317 | 43,6% |
| Comportamiento | 728 | 316 | 43,4% |
Para el segmento de no adheridos, el test de independencia entre tipo de mensaje y pago arroja un p-valor de 0,906.
Esto indica que, dentro de este segmento, no se observan diferencias estadísticamente significativas entre el grupo control, el mensaje formal y el mensaje de comportamiento.
5.2 Adheridos
| Mensaje | Casos | Pagó (n) | Tasa de pago |
|---|---|---|---|
| Control | 372 | 189 | 50,8% |
| Formal | 744 | 410 | 55,1% |
| Comportamiento | 743 | 397 | 53,4% |
Para el segmento de adheridos, el test de independencia entre tipo de mensaje y pago arroja un p-valor de 0,396.
También aquí, la evidencia sugiere que las diferencias entre mensajes no resultan estadísticamente significativas.
6. Hallazgo principal
El análisis sugiere que la campaña no parece haber tenido una injerencia sustantiva sobre el comportamiento del deudor en el período observado.
La conclusión se apoya en dos elementos convergentes:
- Las tasas de pago dentro de cada segmento son muy parecidas
entre control y tratamientos.
- Los tests estadísticos por segmento no muestran diferencias significativas entre tipo de mensaje y comportamiento de pago.
En otras palabras, lo más probable es que el comportamiento de pago observado responda en mayor medida a características previas o estructurales de los contribuyentes que al contenido específico del mensaje enviado.
7. Una diferencia que sí aparece: adheridos versus no adheridos
Aunque no se observan diferencias robustas entre mensajes dentro de cada segmento, sí aparece una diferencia relevante entre segmentos.
La tasa de pago de los adheridos resulta superior a la de los no adheridos. El test de independencia entre segmento y pago arroja un p-valor de 3,18e-09, lo que indica que esta diferencia no parece deberse al azar.
Esto sugiere que la condición de estar adherido o no a boleta digital podría estar asociada a perfiles distintos de comportamiento de pago, independientemente del mensaje recibido.
8. Métricas operativas y alcance efectivo de la intervención
Además de los resultados sobre comportamiento de pago, resulta relevante analizar las métricas operativas del envío, en la medida en que permiten evaluar el alcance efectivo de la intervención y su impacto sobre la validez inferencial del diseño.
Se consideraron las cuatro campañas implementadas el 16/03/2026:
- D_FORMAL (adheridos – mensaje formal)
- ND_FORMAL (no adheridos – mensaje formal)
- D_COMPORTAMIENTO (adheridos – nudges)
- ND_COMPORTAMIENTO (no adheridos – nudges)
| Campaña | Enviados | Entregados | Rechazados | Tasa_entrega | Tasa_rebote | Aperturas_unicas | Tasa_apertura |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D_FORMAL | 732 | 714 | 18 | 97,5% | 2,5% | 533 | 74,6% |
| ND_FORMAL | 703 | 606 | 97 | 86,2% | 13,8% | 336 | 55,5% |
| D_COMPORTAMIENTO | 740 | 725 | 15 | 98,0% | 2,0% | 367 | 50,6% |
| ND_COMPORTAMIENTO | 724 | 636 | 88 | 87,8% | 12,2% | 280 | 44,0% |
Desde el punto de vista metodológico, estos resultados permiten identificar dos comportamientos claramente diferenciados:
- Las campañas dirigidas a adheridos presentan:
- altas tasas de entrega (≈ 97%–98%)
- bajos niveles de rebote (≈ 2%)
- altas tasas de apertura (≈ 50%–75%)
- Las campañas dirigidas a no adheridos presentan:
- menores tasas de entrega (≈ 86%–88%)
- niveles de rebote significativamente mayores (≈ 12%–14%)
- menores tasas de apertura (≈ 44%–55%)
En términos de inferencia, esto implica que:
- en el segmento de adheridos, la implementación del tratamiento fue casi completa, por lo que la estimación del efecto se aproxima al efecto bajo exposición efectiva;
- en el segmento de no adheridos, la intervención presenta una pérdida de cobertura no menor, asociada principalmente a direcciones inválidas (hard bounce), lo que reduce la proporción de casos efectivamente expuestos.
Esto introduce una diferencia relevante entre:
- asignación al tratamiento (intención de
tratar)
- exposición efectiva al tratamiento
No obstante, dado que la asignación a los grupos fue aleatoria, la comparación entre grupos mantiene su validez para estimar el efecto bajo el enfoque de intención de tratamiento (Intention-To-Treat).
En este marco, la ausencia de diferencias significativas en las tasas de pago entre grupos no puede atribuirse únicamente a problemas de implementación del envío, especialmente en el segmento de adheridos, donde la cobertura y la exposición resultan elevadas.
En síntesis, las métricas operativas muestran que:
- el experimento fue implementado de manera robusta en el segmento de adheridos;
- y de manera parcial pero igualmente interpretable en no adheridos.
Por lo tanto, los resultados observados sobre comportamiento de pago pueden ser considerados válidos desde el punto de vista inferencial, con la salvedad de una menor intensidad de tratamiento en el segmento de no adheridos.
9. Consideraciones metodológicas para la interpretación
Conviene señalar que:
- el análisis se restringe al período comprendido entre el 16/03/2026 y el 08/04/2026;
- la variable de resultado utilizada es pago al corte;
- la inferencia sobre el efecto de campaña se apoya en la comparación entre grupos diseñados metodológicamente para ese fin;
- la ausencia de diferencias significativas no implica que la comunicación carezca siempre de efecto, sino que en esta implementación concreta y bajo esta ventana temporal, no se observa evidencia suficiente para sostener un impacto relevante sobre la conducta de pago.
10. Conclusiones
A partir de la evidencia disponible, puede sostenerse preliminarmente que:
- la muestra utilizada fue definida con criterios probabilísticos, bajo un esquema de 95% de confianza y ±3 puntos de error;
- el comportamiento agregado de la población analizada se distribuye de manera muy equilibrada, alrededor de 50% pagó / 50% no pagó;
- dentro de cada segmento, la campaña no muestra efectos claros ni estadísticamente significativos sobre el pago;
- la diferencia más consistente no aparece entre tipos de mensaje, sino entre adheridos y no adheridos, lo que sugiere una heterogeneidad estructural del universo analizado.
En consecuencia, la lectura más probable al cierre de este corte es que la campaña no habría tenido una incidencia sustantiva en el comportamiento del deudor, al menos en los términos y plazos aquí evaluados.
ANÁLISIS COMPLEMENTARIOS
11. Análisis exploratorio por localidad
Con el objetivo de complementar el análisis general, se presenta a continuación una desagregación de los resultados por localidad.
Dado que el diseño muestral no fue estratificado a nivel territorial, los resultados que siguen deben interpretarse con carácter exploratorio. Es decir, permiten identificar patrones y posibles heterogeneidades territoriales, pero no constituyen evidencia concluyente de diferencias estadísticamente significativas entre localidades.
11.1 Tasas de pago por localidad
Este gráfico muestra la variabilidad en las tasas de pago entre localidades. Sin embargo, estas diferencias deben interpretarse con cautela, ya que pueden estar influenciadas por el tamaño muestral y la composición de los grupos en cada territorio.
11.2 Comparación por tipo de mensaje y localidad
El análisis por grupo dentro de cada localidad permite observar si existen patrones consistentes en la respuesta a los distintos mensajes.
En términos generales, no se identifica un patrón sistemático que indique que un tipo de mensaje haya tenido un desempeño consistentemente superior en todas las localidades. Las diferencias observadas tienden a ser acotadas y variables entre territorios.
11.3 Consideraciones
En conjunto, el análisis territorial sugiere que:
- existen diferencias en los niveles de pago entre localidades;
- sin embargo, no se observa un patrón claro que vincule dichas diferencias con el tipo de mensaje enviado;
- las variaciones podrían estar asociadas a factores estructurales propios de cada territorio (perfil socioeconómico, nivel de deuda, comportamiento histórico, entre otros).
En consecuencia, estos resultados deben ser considerados como insumos para profundizar el análisis, pero no como evidencia concluyente sobre efectos diferenciales de la campaña a nivel territorial.
12. Relación entre monto de deuda y comportamiento de pago (sin outliers superiores)
Con el objetivo de robustecer el análisis, se replica el ejercicio anterior excluyendo el 5% superior de los montos de deuda. Esta decisión metodológica permite reducir la influencia de valores extremos que pueden distorsionar la relación observada.
12.1 Relación general (sin outliers)
El gráfico a continuación presenta la relación entre el monto de deuda emitida y la probabilidad de pago a nivel individual, una vez excluidos los valores extremos de la distribución.
Cada punto representa un contribuyente. Dado que la variable de pago es binaria (0 = no pagó, 1 = pagó), los puntos se distribuyen en dos niveles horizontales. Para mejorar la visualización, se introduce una leve dispersión vertical (jitter), que evita la superposición de observaciones.
Sobre estos puntos se ajusta una curva suavizada mediante el método LOESS (Locally Estimated Scatterplot Smoothing), que permite capturar la tendencia promedio del comportamiento de pago a lo largo del rango de deuda sin imponer una forma funcional específica.
Al excluir los valores extremos, el gráfico permite observar con mayor claridad la relación en el rango donde se concentra la mayor parte de los contribuyentes.
12.2 Análisis por tramos de deuda
Con el objetivo de facilitar la interpretación de la relación entre el monto de deuda y el comportamiento de pago, se agrupan los casos en quintiles de deuda, es decir, en cinco grupos de igual tamaño ordenados de menor a mayor nivel de deuda.
Para cada uno de estos grupos se calcula la tasa de pago promedio, lo que permite comparar de manera más robusta el comportamiento entre distintos niveles de deuda, reduciendo la variabilidad individual.
El siguiente gráfico muestra la proporción de contribuyentes que realizaron el pago en cada quintil, permitiendo identificar si existen diferencias sistemáticas asociadas al nivel de deuda.
Este análisis permite verificar si la relación entre deuda y pago se mantiene al considerar únicamente el segmento central de la distribución.
12.3 Interpretación general
La exclusión del 5% superior de deuda constituye un test de robustez del análisis. Si los resultados se mantienen en términos de dirección y significación, puede concluirse que la relación entre monto adeudado y probabilidad de pago no está impulsada por casos extremos, sino que responde a un patrón más general.
El modelo logístico muestra una relación estadísticamente significativa entre el monto de deuda y la probabilidad de pago. Sin embargo, el tamaño del efecto es extremadamente reducido, lo que indica que, en términos prácticos, el monto adeudado tiene una incidencia muy limitada sobre el comportamiento observado.
En particular, si bien el coeficiente estimado es positivo —lo que sugiere una leve mayor probabilidad de pago a medida que aumenta la deuda—, la magnitud del efecto es marginal incluso ante variaciones sustantivas en el monto.
Asimismo, la mejora en el ajuste del modelo respecto al modelo nulo es muy acotada, lo que refuerza la idea de que el monto de deuda, por sí solo, no constituye un factor explicativo relevante del pago.
En conjunto, estos resultados sugieren que ni el tipo de mensaje ni el nivel de deuda permiten explicar de manera significativa el comportamiento de pago en el período analizado.
Elaborado por Agustín Benencia el 09/04/2026