Честно говоря, я долго верил, что я все знаю. Потом понял, что это избежало мне целую кучу ошибок, которые я уже делал дважды.
Проблема была в том, что когда мы начали работать с двумя рынками одновременно (Россия и США), я понял, что моя система аналитики, которая хорошо работала для России одной, начала ломаться. Я меняю KPI, потом меняю способ отслеживания данных, потом обнаруживаю, что я не могу сравнивать результаты между квартально потому что я все переопределил.
Что помогло? Я взял интервью у трех маркетологов с американскими корнями, которые долго работают с инфлюенс-маркетингом. И вот что я услышал:
-
Фреймворк нужно выстраивать один раз, потом его не трогать. Это не значит, что метрики не меняются вообще. Это значит, что ты имеешь базовый слой KPI-ов, которые остаются стабильными (ROI, CAC, LTV), и потом ты добавляешь сверху опциональные метрики для разных ситуаций.
-
Атрибуция в инфлюенс-маркетинге—это темный лес, даже для американцев. Но есть несколько принципов, которые работают везде. Один из них: don’t expect full attribution. Ожидай 40-60% attributed impact, потом оцени остальное качественно.
-
Разница между англоязычными фреймворками и русскоязычными в том, что в США давно уже привыкли к multi-touch attribution, а в России это еще не стандарт. Поэтому когда я подстраиваю американскую систему под Россию, нужно её адаптировать, а не копировать.
Теперь у нас есть один фреймворк, я добавил советы экспертов в процесс, и я перестал переделывать систему каждый квартал. Это экономит мне примерно 40 часов в месяц на пересчете данных и перепроверке.
Это звучит хорошо, но вот вопрос: как вы обычно взаимодействуете с экспертами когда возникает специфическая проблема с аналитикой? And how do you actually validate if their advice works for your specific situation?
This is the most important thing nobody talks about. Attribution in influencer marketing is genuinely hard because the impact is diffuse. You have brand awareness, consideration lift, direct traffic, indirect traffic (someone sees an influencer post, doesn’t click, but then searches your brand name directly two days later—that’s hard to track).
Here’s the honest framework I use:
- Track what you can directly (clicks, promo codes, UTM parameters). That’s usually 30-40% of impact.
- Run periodic lift studies (surveys, incrementality testing) to measure the rest.
- For everything else, use cohort comparison. Did people exposed to influencer content behave differently than control? If yes, estimate the value of that behavior difference.
The multi-touch attribution point is spot-on. US brands are way more sophisticated about this because we’ve had fifteen years of performance marketing to learn from. Russian market is younger in this sense, so when you import US frameworks, you need to adapt for the maturity level.
One thing though: when you say you validated expert advice—how did you actually test it? A/B testing attribution models is really hard. Did you run a clean test, or did you more just observe if things got better over time?
Полезный опыт. Я бы хотела уточнить—когда ты говоришь про “40-60% attributed impact”, это для какого сценария? Потому что для e-commerce с direct link это может быть и 80%, а для brand awareness это может быть и 20%.
Важный момент, который я выделяю: нужно разделить две задачи—оптимизация (как мне улучшить эту текущую кампанию?) и отчетность (сколько конкретно ROI дала эта кампания?). For optimization, тебе нужны быстрые метрики. For reporting, тебе нужна честная атрибуция.
American experts часто зацикливаются на multi-touch attribution, что хорошо для крупных DTC с большими данными, но для среднего российского бренда это часто оверкомплицировано. Я бы начала проще: simply track hard metrics (conversions, traffic), plus qualitative feedback from influencers. Потом постепенно добавлять сложность по мере роста.
Как ты выбирал, какие советы экспертов применяешь, а какие игнорируешь?
Спасибо за такой разбор. Я как раз сталкиваюсь с этим: каждый раз, когда я приносу результаты инвесторам, они спрашивают: “Это реальный ROI или ты это как-нибудь рассчитал?” И я не очень уверен, как ответить.
Вопрос: когда ты говоришь про “фреймворк нужно выстраивать один раз”—это значит, что если я захочу добавить новую метрику в следующем квартале, я не должен это делать? Потому что мне кажется, что по мере того как бизнес растет, нужны новые метрики.
Это такой важный вывод про стабильность фреймворка! Я видела, как много команд создают хаос, потому что они постоянно меняют то, как они считают результаты. Это делает невозможным сравнивать результаты между периодами. Я бы предложила собрать в сообществе примеры фреймворков, которые работают—как для русских, так и для американских компаний. Тогда новых людей можно будет просто направить на готовый пример вместо того, чтобы каждому строить с нуля.
The 40-60% attribution rule is realistic for most scenarios. But here’s the thing: once you have a framework, you need to test it. Not with A/B tests—that’s unrealistic. But with historical backtests. Take past campaigns where you know the actual ROI (through surveys or direct feedback), and see if your attribution model would have predicted it. If it’s close, your model is good. If not, adjust.
When you say you get advice from experts: make sure you’re asking them specific questions, not general ones. ‘How do I attribute influencer impact?’ is too broad and you’ll get 10 different answers. ‘For DTC e-commerce with 50% brand awareness + 50% direct sales, what attribution model do you use?’ is much more useful.
And validate in context. An attribution model that works for luxury goods might not work for FMCG. So when you take advice, ask: where did you use this, what was your business model, what were the results?
From a creator perspective, I love that you’re getting stable with your metrics. It means when I work with you, there’s consistency in how success is measured. The one thing I’d say: don’t just optimize for the metrics that are easy to track. Some of the best work I do is brand-building content that doesn’t have a direct click or conversion, but changes how people think about the brand. Make sure your framework captures that somehow, even if it’s qualitative.