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# Resultados y rendimiento
Una vez que se lanza una campaña, las interacciones de los empleados se registran automáticamente. Los resultados están disponibles en tres niveles: empresa, campaña y empleado.
## Resultados de la empresa
Una vista global del rendimiento del phishing en todas las campañas:
* Número de correos electrónicos enviados
* Tasa de apertura: % de correos electrónicos abiertos
* Tasa de clics: % de correos electrónicos en los que se hizo clic
* Tasa de envíos: % de correos electrónicos en los que se envió información
## Resultados de la campaña
Abra una campaña para ver cómo interactuaron los empleados con ella:
* **Embudo**: correos electrónicos enviados, abiertos, enlaces en los que se hizo clic, credenciales enviadas.
* **Lista de correos electrónicos**: cada correo electrónico enviado en la campaña, con estado de interacción, destinatario, fecha de envío, plantilla y escenario. Use los filtros para revisar la actividad.
## Resultados del empleado
Abra un empleado para ver cómo interactuó con las simulaciones en todas las campañas:
* **Embudo**: correos electrónicos enviados, abiertos, enlaces en los que se hizo clic, credenciales enviadas.
* **Lista de correos electrónicos**: cada correo electrónico enviado al empleado, con estado de interacción, nombre de la campaña, fecha de envío, plantilla y escenario.
## Detalles del correo electrónico
Desde una campaña o un empleado, haga clic en un correo electrónico para ver sus detalles completos:
* Fecha y hora de envío
* Plantilla y escenario utilizados, con una vista previa
* Remitente
* Idioma
* Historial de interacciones (abierto, hecho clic, etc.)
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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://docs.stoik.io/help/help-center-en-es/seguridad-humana/phishing/results.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
