I’ve been trying to solve this problem for months now, and I’m hitting a wall. We run campaigns with the same creators and similar budgets in Russia and the US, but the ROI numbers look completely different, and I genuinely can’t tell if it’s because:
- The audience behaviors are different
- Our measurement setup is inconsistent
- The creators are actually performing differently
- All of the above
Last quarter, a creator campaign in Russia gave us a 4.2x ROAS (return on ad spend), but the same creator’s US campaign delivered 1.8x ROAS. Same content, similar budget, but wildly different results. When I dug into it, I realized I was measuring different things—conversion value in Russia (e-commerce), brand reach in the US (awareness). No wonder the numbers didn’t match.
I’m trying to build a unified KPI framework that actually makes sense across markets, but I’m struggling with what metrics to standardize on. Engagement? Sales? Brand lift? Someone told me the answer is to set separate benchmarks per market, but then how do I compare performance and optimize budgets?
How are you guys actually solving this? Are you using the same KPIs across markets, or do you create market-specific benchmarks? And what’s your actual process for comparing which markets or creators are delivering better ROI?
Это классическая проблема, и я рада, что вы её поднимаете. Моя рекомендация: не пытайтесь найти один универсальный KPI. Вместо этого создайте иерархию метрик.
Уровень 1 (Универсальные): Customer Acquisition Cost (CAC) и Cost Per Engaged User. Эти метрики работают в обоих рынках.
Уровень 2 (Рыночные): В России это может быть conversion rate в e-commerce, в США это может быть brand awareness lift. Разные метрики, но оба одинаково важны для успеха в каждом рынке.
Уровень 3 (По кампании): Специфические KPI для конкретного креатора и конкретного рынка.
Таким образом, вы можете сравнивать уровень 1 по всем рынкам, но понимаете, что полная картина требует анализа уровня 2 и 3. Это позволяет вам видеть и глобальные тренды, и локальные особенности.
На практике: мы отслеживаем все три уровня в едином дашборде, где каждая кампания имеет зелёный, жёлтый или красный статус в зависимости от достижения целей на каждом уровне.
Второй совет: убедитесь, что ваши атрибуции одинаковы. Если в России вы считаете 30-дневное окно атрибуции для e-commerce, в США используйте то же окно для fair comparison. Если в США вы считаете brand lift через опросы, проведите те же опросы в России. Несогласованность в методологии даёт вам мусорные данные.
И последнее—не забывайте про seasonal factors. В России Q4 может иметь совсем другую динамику чем в США. Это влияет на ROI, но это не значит, что кампания плохая. Просто планируйте кампании с учётом локальных сезонов.
Спасибо за вопрос, я столкнулся с точно такой же ситуацией. В моём случае проблема была в том, что я смешивал две разные цели: в России я ориентировался на продажи, в Европе—на бренд-аваривание.
Что мне помогло: я отдельно проанализировал, в каком рынке какая цель главная для бизнеса. Оказалось, что для России прямые продажи критичны, для Европы важнее построение репутации. Как только я это принял и перестал требовать от европейских кампаний то же самое ROAS, что в России, все стало понятнее.
Теперь я отслеживаю разные метрики, но каждый квартал смотрю, как влияет brand awareness на будущие продажи. Это дает полную картину.
Что касается конкретного инструмента—у вас есть единая платформа для отслеживания? Все наши данные рассыпаны по Google Sheets, Metabase и куче разных сервисов. Это мешает видеть полную картину. Может, есть смысл инвестировать в интеграцию?
Here’s the truth: you need both layered KPIs and a unified dashboard. Let me break down what we do for clients scaling across markets.
First, we define a North Star metric that translates across markets. For most brands, it’s Cost Per Customer (with consistent attribution window). Everything else cascades from this.
Second, we acknowledge that acquisition costs differ by market—US is more expensive than Russia on most platforms. Instead of comparing absolute ROAS, we compare efficiency within each market against historical benchmarks for that market. A 1.8x ROAS in US might be industry-leading for awareness-stage campaigns; a 4.2x in Russia might be solid but not exceptional for direct response.
Third, we run small test campaigns specifically designed to answer “what works across markets?” vs “what’s market-specific?” This prevents you from false conclusions.
The system: Unified dashboard with market-agnostic metrics in the center, market-specific deep dives accessible for each region. When the VP asks how campaigns are performing globally, one number. When the regional manager asks what to optimize next, they get market context.
From the creator side, I can tell you that brands often set unrealistic expectations across markets without understanding our reach differences. My US audience is 5k followers but highly engaged. My Russian audience could be 15k but more casual engagement.
When I’m being measured on the same engagement rate across both markets, that’s not fair—and honestly, it makes me less motivated to do good work because I’m being judged unfairly.
I think what would help is if brands understood that different audiences have different engagement patterns, even with the same creator. A good creator in both markets knows this and can explain it upfront. If you’re benchmarking, ask the creator what their realistic performance looks like in each market, and build your expectations around that.
This is a sophisticated problem that most brands don’t solve well. Here’s the framework I recommend:
Step 1: Separate your metrics into three categories:
- Comparable metrics (CAC, CTR, CPC)—these should be consistent across markets
- Market-contextualized metrics (ROAS, conversion rate)—these need benchmarks for each market
- Strategic metrics (brand lift, awareness, consideration)—these are market and campaign-specific
Step 2: Build a blended scorecard. Each campaign gets a score from 0-100 based on:
- 40% performance vs. market benchmark
- 30% performance vs. creator’s historical average in that market
- 20% incremental contribution to strategic goals
- 10% efficiency gains over time
Step 3: Use statistical rigor. With small sample sizes (few creators, few markets), variance is high. Don’t overoptimize on one quarter’s data. Look at 2-3 quarter trends.
Step 4: Build a feedback loop. After each campaign, ask: what was the market condition? What did the creator do? What did the audience respond to? Use this to inform next cycle’s expectations.
One more tactical thing: set baseline expectations before launch, not after. Sit with your team (or a partner who knows the markets) and document: “In this market, for this type of creator, with this campaign goal, we expect X performance.” Then measure against that baseline. This prevents hindsight bias and keeps you accountable to rational expectations.