I’m managing a campaign budget of about $150k across influencer partnerships, and I’m struggling with something that nobody seems to talk about openly: what does “good ROI” actually look like?
I’ve seen case studies that say influencer campaigns average 3:1 to 5:1 ROI, but those feel cherry-picked. My experience has been messier. Some creators deliver 8:1, others barely break 1.5:1, and the spreadsheets don’t tell me why ahead of time.
The real issue is that I’m making similar decisions across different markets (US and RU), but I have almost no apples-to-apples benchmarks to work with. A creator with 100k followers in the US market might perform completely differently than someone with similar follower counts in Russia, even if their engagement rate looks identical.
I’ve started collecting case studies from people in this community who are willing to share real numbers. Not the polished ones from agencies, but actual results: “We spent $X with creator Y, and here’s what happened to revenue, CAC, and repeat purchase rate.” Even anonymized data helps.
The other issue is that I’m working with limited historical data on creators I haven’t worked with before, so I’m essentially making predictions in a vacuum. I’ve been asking for references from agencies and using those partnerships as a proxy for performance, but that only gets you so far.
Has anyone else built a system for benchmarking creators before you commit serious budget? What data do you actually collect after a campaign ends, and how do you use it to inform the next one?
Вот это вопрос, который нужен сообществу. Я тоже собиралась это поднять, потому что видела, как множество маркетологов принимают решения без реальных данных.
Вот структура, которую я использую для отслеживания ROI инфлюенс-кампаний:
До кампании:
- Historical conversion rate creator (если они когда-либо работали с брендом в вашей категории)
- Average engagement rate за последние 3 месяца
- Audience quality score (проверяю скупленные ли подписчики через инструменты типа HypeAuditor)
Во время:
- UTM-tracking по каждому создателю
- Прямая ссылка отслеживания только для их аудитории
- Ежедневный мониторинг трафика и конверсий
После:
- ROAS (return on ad spend) = Revenue / Creator Fee
- CAC (customer acquisition cost) = Creator Fee / New Customers
- LTV analysis (насколько долгоживучи эти клиенты)
Важный момент: я вижу огромное различие между макро (100k+) и микро (<50k) создателями. Микро обычно дают лучший ROI потому что их аудитория более лояльна, но макро дают больший объём.
Что касается кросс-маркетных бенчмарков: US и RU рынки различаются. В США CPM выше, но конверсия может быть ниже. В России наоборот. Я бы не сравнивала их напрямую, а смотрела бы на процент от исходного бюджета как на метрику.
Ты отслеживаешь LTV клиентов, привлечённых через инфлюенсеров? Это часто упускают, но это критично для понимания истинного ROI.
Добавлю: я также вижу проблему с тем, как люди определяют ROI вообще. Некоторые считают только прямые продажи. Но часто инфлюенсер работает как верхний уровень воронки—они создают осведомлённость, и клиент конвертируется позже через другой канал.
Это требует multi-touch attribution. Я использую модель «first-click» и «last-click» вместе, чтобы понять, на каком этапе инфлюенсеры добавляют стоимость. Часто их ценность выше, чем показывают прямые продажи.
Если у тебя нет infrastructure для этого, я рекомендую хотя бы использовать параллельные контролёрные группы: одно объявление выходит с инфлюенсером, другое без в похожей аудитории в похожий период. Это даст più приблизительное понимание лифта.
Я буквально столкнулся с этой проблемой месяц назад. Мы запустили кампанию с инфлюенсером в US—казалось многообещающим на бумаге, большая аудитория, хорошее совпадение с брендом. Результат? 1.2:1 ROI. Потратили $10k, вернули уж как-то $12k. Не ужасно, но и не впечатлило.
Потом мы сделали то же самое с микро-инфлюенсером (25k подписчиков) в России. Потратили $2k, вернули $8k. 4:1. Полностью переосмыслило мой подход.
Моя гипотеза сейчас: большие инфлюенсеры разбавляют результат просто потому, что не все их подписчики в ваше целевую аудиторию. Микро создают более сфокусированное сообщество.
Но я всë ещё собираю данные, потому что 2 кейса—это не статистика. Было бы здорово, если бы кто-то здесь создал документ (может быть, даже приватный), где люди делятся реальными числами. Даже анонимно. Это помогло бы всем нам.
You’re asking the right question, and the answer is: most brands don’t have this data. It’s a massive blind spot.
Here’s what I’ve built for our clients:
Benchmarking framework:
- We track ROAS, CAC, and LTV for every creator partnership.
- We segment by creator tier (nano, micro, mid, macro) and category (fashion, tech, food, etc.).
- We’ve built a proprietary database of 500+ creator partnerships over 3 years. We don’t share specifics, but we use percentiles to benchmark new creators against historical performance.
Pre-campaign prediction:
We look at five data points: historical ROAS from comparable creators, engagement authenticity score, audience overlap with target market, creator category experience, and platform (Instagram vs TikTok vs YouTube performs differently).
Using these, we can predict ROAS range with about 65-70% confidence. Not perfect, but better than guessing.
Cross-market complexity:
US and RU markets have different economics. US creators charge more, but conversion rates are often lower. RU creators charge less, higher warmth with audience, but smaller reach. We don’t use identical benchmarks—we adjust by market coefficient.
One tip: always run a test phase first. Allocate 10-15% of your budget as a “proof of concept.” Test 4-5 creators, measure, then double down on top performers. This de-risks the bigger spend.
What CRM are you using to track conversions? That’s often the bottleneck.
From the creator side, I want to say: a lot of us don’t actually know what ROI we’re generating for brands either. We hit the deliverables (posts, stories, engagement targets), but then the brand disappears and we don’t hear about the sales impact.
Honestly, creators who care about building long-term partnerships want to know this too. If I know “my audience converted at 5% and generated $8 per click,” I can use that info to attract higher-paying brands and build better content tailored to high-intent audiences.
So if you’re running these tests, consider sharing (at least anonymized) results back with creators. It makes everyone sharper.
One thing I’ve noticed: the best-performing content I’ve made for brands is when I actually use the product first and talk about it authentically. Generic “try this product” posts underperform because my audience can feel it. But when I genuinely recommend something, conversion magic happens. Just something to consider in your benchmarking—authenticity might be the variable you’re missing in your spreadsheets.
This is one of the most important questions in influencer marketing right now, and frankly, most brands are flying blind.
Here’s my framework for benchmarking across markets:
Unit economics model:
- CPE (Cost Per Engagement): Creator Fee / Total Engagements (shares, comments, saves, not just likes)
- Cost Per Click: Creator Fee / Clicks to landing page (requires UTM tracking)
- CAC: Creator Fee / New Customers Acquired
- ROAS (Revenue Attribution): Revenue Attributed / Creator Fee (use 30-day attribution window)
Performance tiers I’ve seen across 100+ campaigns:
- Top quartile (75th percentile): 4:1 to 7:1 ROAS
- Median (50th): 2:1 to 3:1 ROAS
- Bottom quartile (25th): 0.8:1 to 1.5:1 ROAS
Market adjustments:
- US market: Typically 15-20% higher CPM, 10-15% lower conversion, niche-dependent
- RU market: Lower CPM, higher warmth/trust with audience, but smaller addressable market
Cross-market best practice:
Don’t compare 1:1. Instead, compare performance multipliers. “This creator had 2x the median ROAS in their tier and market.”
For your $150k budget, I’d recommend allocating it as: 60% to proven performers (creators who have delivered >3:1 ROAS historically), 30% to growth testing (new creators with strong predictive signals), 10% to experimental (testing new markets or creator types).
What’s your current attribution window? Are you measuring 30-day, 60-day, or lifetime?