Hey everyone, I’m running into something that’s been frustrating me lately, and I’m wondering if others have dealt with this.
We’ve been expanding from Russia into a few other markets, and our campaign results are… inconsistent, to say the least. What worked brilliantly with Russian audiences is falling flat in other regions. At first, I thought it was just a bad execution problem, but when I started digging into the actual numbers, I realized the issue was deeper—I was comparing apples to oranges.
The thing is, we have campaign data coming in from different platforms, different creator types, and different metrics frameworks. A campaign that looks successful by one KPI looks mediocre by another. When you’re scaling across borders, you don’t have the luxury of waiting to “feel” what’s working. You need concrete evidence.
That’s when I started thinking about cross-market benchmarking. Not just throwing all the data into a spreadsheet, but actually understanding what “winning” looks like in each market, and more importantly—what tactics actually translate across audiences.
I’ve started documenting:
- Which engagement patterns repeat across markets vs. which ones are region-specific
- How creator types perform differently (micro-influencers in one market vs. UGC creators in another)
- What content themes and formats drive actual results, not just vanity metrics
But I’m still figuring out the real framework here. How do you actually use benchmarking data to make confident decisions about where to invest more budget? How do you identify which campaign elements are truly universal and which ones need localization?
I’d love to hear how you’re tackling this. What does your cross-market analysis actually look like? Are you comparing against industry standards, or building your own baselines?
Ой, это такая важная тема! Я тоже сталкивалась с этим, когда организовывала совместные кампании между российскими и международными инфлюенсерами.
Я заметила, что половина проблемы—это даже не данные, а просто неправильное совпадение креаторов с аудиторией. Включу вас в беседу с несколькими маркетёрами, которые с этим работали. У нас есть небольшая группа, которая как раз собирает кейсы по кросс-маркетным коллабораціам.
Если вы готовы поделиться своими находками, я бы с удовольствием познакомила вас с аналитиком из e-commerce сферы—она очень хороша в том, чтобы связать данные воедино.
Хорошо, давайте разберемся по цифрам. Вы правильно определили проблему—несопоставимость метрик.
Вот что я вижу в своей работе: когда мы расширяемся на новые рынки, сначала нужно установить baseline для каждого рынка отдельно. Не глобальный бенчмарк, а именно—“что нормально для этого рынка в этом секторе”. Например, engagement rate на Facebook в России может быть 3-5%, а в других странах совершенно другие цифры.
Потом уже смотрим, какие тактики перебивают локальный baseline. Если в России микро-инфлюенсеры дают 7% engagement (выше среднего), но в другом рынке они дают 2% (ниже среднего), это сигнал, что нужна другая стратегия.
Й самое важное—атрибуция. Убедитесь, что вы считаете один и тот же результат одинаково на обоих рынках. Я видела много случаев, когда “продажа” в России считается через UTM, а в другом регионе—через код в комментариях креатора. Это делает всё несопоставимым.
Какие платформы вы используете для сбора данных?
Я буквально недавно прошёл через это с нашим стартапом. Масштабировали с России в Европу, и казалось, что кампания работает, но потом я понял, что считал всё неправильно.
Что мне помогло: я собрал три самых успешных кейса с русского рынка и три попытки на новом рынке, и сравнил их не просто по метрикам, а по полному циклу—от задачи до результата. Оказалось, что я игнорировал очень важный фактор: местные предпочтения в контенте.
Но правда, я не совсем уверен, правильный ли у меня подход to benchmarking. Как вы определяете, действительно ли тактика “работает”? По ROI? По engagement? По conversions? Потому что для нас это разные рассказы.
Я открыт к тому, чтобы услышать, как другие это организуют.
Отличный вопрос. Я вижу здесь три слоя проблемы.
Первый—это действительно данные и их сопоставимость. Но второй—и это важнее—это ваша способность быстро идентифицировать, какие тактики воспроизводимы. Не все, что работает один раз, работает в масштабе.
Мой подход: для каждого нового рынка я запускаю небольшой набор пилотных кампаний (обычно 3-4 вариации), где я контролирую переменные. Затем я сравниваю результаты против того, что я знаю работает на моем основном рынке.
Третий слой—это валидация. Я связываюсь с агентствами на местном рынке и спрашиваю: “Это нормально?” Потому что иногда данные выглядят хорошо, но локальные эксперты знают, что это на самом деле не значит ничего в контексте.
Есть ли у вас контакты с людьми на целевых рынках, которые могут вас подтвердить?
Вы определили реальную проблему масштабирования. Позвольте мне структурировать это.
Когда вы расширяетесь на рынки, вам нужен трёхуровневый фреймворк:
Уровень 1: Локальные бенчмарки. Для каждого рынка установите baseline того, что считается хорошим результатом. Это не глобальный стандарт—это то, что нормально для этого рынка, этой платформы, этой категории продукта.
Уровень 2: Тактический анализ. Возьмите свои лучшие кампании и разберите их на компоненты: креатор, формат, время запуска, сообщение, размер аудитории. Затем определите, какие из этих компонентов повторяются в ваших лучших результатах межрыночно.
Уровень 3: Валидация через A/B. Прежде чем сказать “эта тактика работает везде”, запустите контролируемый тест на новом рынке. Сравните тактику, которая работала на старом рынке, против локально оптимизированной версии.
Вопрос для вас: когда вы смотрите на “выигрышные” кампании, вы анализируете их элементы отдельно, или вы просто видите итоговый результат?