Estoy trabajando en diseñar un framework que permita a mi equipo medir campañas de influencers consistentemente entre LATAM y USA, pero sin destruir lo que hace que cada mercado sea específico.
Aquí está el desafío: si hago un framework muy genérico (‘engagement rate’, ‘conversión’), los números disfrazan diferencias críticas. Si hago uno muy específico por mercado, pierdo la capacidad de comparar y aprender.
Lo que he estado haciendo es construir capas:
Capa 1 (Métrica Global): Eficiencia de gasto (Cost per Engaged User). Esto viaja bien porque está normalizado.
Capa 2 (Métrica de Mercado): En LATAM mido velocidad a primera conversión. En USA mido incremento de awareness medido a través de brand lift studies.
Capa 3 (Métrica de Creador): Aquí es donde veo si el específico influencer generó conexión auténtica—comentarios de calidad, UGC generado, community sentiment.
Lo complicado es que cada capa requiere herramientas diferentes y timing diferente de recolección. Estoy tratando de encontrar si alguien más está haciendo algo similar, o si estoy sobrengeniering esto.
¿Conocen un framework que realmente funcione a escala para ambos mercados sin convertirse en pesadilla operacional?
Tu enfoque de capas es exactamente correcto—estás pensando como data scientist en lugar de solo marketer. El error que cometen muchos es intentar un framework único cuando la realidad es que necesitas arquitectura modular.
Donde veo que falla esto frecuentemente: la Capa 3 (métrica de creador) es la más difícil de escalar porque requiere juicio humano. Mi recomendación es que automatices Capas 1 y 2 absolutamente, pero mantén Capa 3 como semi-manual o al menos human-validated.
Un detalle práctico: en lugar de recolectar datos en timing diferente, establece un ‘checkpoint universal’—por ejemplo, todos los datos se congelan a Day 30 post-launch. Eso simplifica operaciones sin perder granularidad.
Una pregunta: ¿estás incluyendo Cost per Engaged User como métrica global o algo más como ROAS? CPEU asume que el engagement es el objetivo, pero en USA frecuentemente no lo es.
Esto es exactamente por lo que los frameworks estándar fallan en agencias. Tres de nuestros clientes intentaron frameworks unificados y todos terminaron siendo tan complicados que nadie los mantenía.
Mi enfoque es más simple: documentar qué funciona en cada mercado por separado, construir playbooks por vertical de industria, y DESPUÉS buscar patrones que cruzen mercados. Así en lugar de un framework que intenta todo, tienes sistemas que realmente se usan.
El framework más útil que hemos visto es literalmente un spreadsheet de ‘qué esperamos ver’ por tipo de influencer (micro, macro, nano) en cada mercado, basado en histórico real. No es fancy pero funciona.
Como creadora, lo que le ayudaría a mi trabajo es si las marcas dejaran de tratar de hacer todo ‘unificado’ y mejor establecieran objetivos separados desde el inicio. Cuando trabajo con marcas que dicen ‘queremos un framework unificado’, termino haciendo dos campañas completamente diferentes de todas formas.
Para LATAM necesito libertad de ser más espontánea y directa. Para USA, necesito ser más producida. Son dos cosas diferentes. Un framework que esto reconozca sería mucho más útil que uno que intente ignorarlo.