Привет всем. Хочу поделиться кейсом, который для меня стал своего рода откровением в том, как я анализирую кампании.
Пара месяцев назад я работала с проектом, где нужно было одновременно запустить инфлюенс-кампании на русском и американском рынках. У нас было около 15 инфлюенсеров в каждом регионе, и результаты были… хаотичными. Все данные были разбросаны по разным спредшитам, разным форматам, разных платформах.
Я решила сделать что-то, чего никогда раньше не делала: собрала всё в один единый дашборд. Не просто собрала числа, но добавила контекст—когда запустилась кампания, какого была размер аудитории инфлюенсера, какая платформа, какая категория контента.
И вот что произошло. Когда я увидела данные рядом, я заметила совершенно неожиданный паттерн: инфлюенсеры с меньше чем 100K followers на русском рынке часто показывали ЛУЧШЕ результаты, чем те, у кого 500K+. На американском рынке тренд был противоположный. Но это было не самое интересное.
Самое интересное: когда я сравнила качество контента (не только метрики, но реально посмотрела на комментарии, на то, как люди реагируют), я увидела, что более аутентичный контент работает лучше независимо от размера аудитории. Но метрика этого не показывала, если смотреть только на engagement rate.
Это заставило меня переосмыслить, как я анализирую результаты кампаний. Я перестала зависеть от одной платформы для анализа и начала искать инструменты или процессы, которые позволяют мне смотреть на данные кросс-маркетно и находить такие паттерны.
Кто-то делал похожее? Как вы организуете сбор данных, когда работаете с инфлюенсерами в разных странах и на разных платформах?