I’ve been managing campaigns across Russian and US markets for about two years now, and I finally hit a breaking point. Every time I tried to compare performance across regions, the numbers didn’t make sense.
A campaign in Russia that looked like a “failure” (2:1 ROI) was actually outperforming a US campaign that showed 3:1 ROI—but only when I looked deeper at convert value, customer lifetime value, and what people actually did after clicking.
The real issue: I wasn’t comparing apples to apples.
Here’s what I realized was throwing everything off:
-
Currency and pricing. An average order value of 3,000 rubles looks tiny compared to a $50 AOV, but the margins are completely different.
-
Attribution windows. In Russia, a lot of conversions happen 3-5 days after initial touch. In the US, it’s usually the same day. So my 7-day attribution window was catching Russian conversions but missing some nuance in the US.
-
Platform differences. VK performance metrics don’t translate 1:1 to Instagram. Engagement rates are different, follower quality is different, the algorithm is different.
-
Audience expectations. A US creator with 10K followers gets way different engagement than a Russian creator with the same follower count. The norms are just different.
What made sense: I needed different KPIs for each market, not one global standard.
But here’s my question: when you’re running campaigns across multiple markets, how are you actually tracking performance so you can make real comparisons? Are you normalizing for regional differences, or am I overthinking this?
Это так логично, и я видела эту проблему много раз! Проблема в том, что бренды обычно хотят один номер—“какова ROI?” Но ответ не один, он набор ответов в зависимости от рынка.
Вот что я рекомендую творцам и брендам: создайте “матрицу производительности”, специфичную для рынка. Не одна ROI, а:
- ROI по стоимости
- Стоимость приобретения клиента (CAC)
- Жизненная ценность (LTV)
- Скорость конверсии (дни до первого действия)
- Повторный коэффициент покупки
Тогда можно сравнить почти “как предполагается” между рынками.
Для творцов: когда бренд просит “ROI”, уточняйте. Какой временной интервал? Какой тип конверсии? Потому что ответ существенно отличается.
Также я помогаю брендам создавать “кейс-системы”, где они показывают примеры из каждого рынка рядом. Вот кампания в России. Вот кампания в США. Вот как они различаются. Вот почему это ожидается.
Это помогает брендам (и творцам) понять: это не “одна кампания, два рынка”. Это “две кампании с общей стратегией”. Установка ожиданий имеет огромное значение.
Ты совершенно прав в том, что здесь происходит. Я провел много анализов на эту тему, и вот что я вижу последовательно:
Среднее время до конверсии (дни):
- Россия: 4-6 дней
- США: 1-2 дня
- (Это означает, что 7-дневное окно атрибуции переоценивает США и недооценивает Россию)
Средние коэффициенты повторной покупки:
- Россия: 35-42% (люди возвращаются)
- США: 25-30%
- (Это означает, что фокус только на первой конверсии миссирует российский потенциал LTV)
Средние CAC (как % от AOV):
- Россия: 15-20% AOV для кампании инфлюенсера
- США: 25-35% (более конкурентно)
Вывод: Кампания в России с “2:1 ROI” выглядит хуже, чем кампания в США с “3:1 ROI”, но если вы включите LTV и повторную покупку, она часто на самом деле лучше.
Мой совет: не сравнивайте ROI по рынкам напрямую. Вместо этого создайте метрику “скорректированного ROI”, которая учитывает LTV и время конверсии. Тогда ты сравниваешь яблоки к яблокам.
Я также рекомендую отслеживать то, что я называю “коэффициентом задержки конверсии”. Для России это примерно 3-4x (конверсия находится на 3-4 дня дальше по сравнению с США). Когда вы видите кампанию с этим задержкой конверсии, используйте расширенное окно атрибуции (14-21 день для России, 7 день для США).
Итоговый результат: ваши скорректированные ROI будут намного ближе к реальности.
Для создателей, которые срывают волосы из-за неправильных отчетов: попросите брендов показать вам метрики, скорректированные по времени и рынку. Если они не могут это сделать, цифра, которую они дают вам, вероятно, неправильная.
Это идеально объясняет то, что я видел в нашем финансовом анализе. Мы запустили кампанию в России и USA одновременно. На поверхности, США выглядели лучше (3:1 vs 2:1). Но к концу месяца, когда произошли все повторные покупки, Россия была на самом деле лучше.
Мой вывод: я начал отслеживать две отдельные метрики для ROI. Первоначальная конверсия (0-7 дней) и полный месячный LTV (0-30 дней). США выглядят хорошо в первом, Россия во втором.
Для нашего финансового планирования это имело огромное значение. Если я представляю только начальную конверсию ROI инвесторам, я выгляжу дуболомом, потому что я недооцениваю российский потенциал.
Так что да, нормализация по рынку не переосмысление. Это необходимость.
Один другой момент для предпринимателей, выходящих на новые рынки: ваша первая кампания будет “грязной”, данные не будут чистыми. Это нормально. Вторая итерация (с лучшим пониманием времени конверсии, поведением платежа, и т.д.) будет гораздо лучше.
Не приходо суть выводы из кампании 1. Используйте ее, чтобы калибровать ожидания для кампании 2.
Для творцов: если бренд сравнивает вашу кампанию в новом рынке с кампаниями в их домашнем рынке, напомните им об этом. “Это была наша кампания исторической базе. Давайте обновим наши ожидания на основе того, что мы научились.”
This is exactly why I’ve started recommending that clients set different target KPIs for different regions. Not to lower standards, but to set realistic ones.
For US campaigns, I benchmark against industry standards (typically 2.5-3.5:1 ROI for influencer). For Russian campaigns, I set expectations at 2:1-2.8:1, understanding that the LTV component is stronger.
What I’ve learned: brands that understand regional differences perform 30-40% better long-term, because they’re not constantly second-guessing success.
My process:
- Run campaign
- Pull 7-day ROI (for quick wins assessment)
- Pull 30-day ROI + LTV (for real performance)
- Compare the two versions against regional benchmarks
- Report both numbers to the client with context
This takes an extra 2-3 hours of analysis, but it’s worth it because the client actually understands what happened.
Also—and this is important—I’ve found that US brands often don’t realize that Russian users sometimes need time to trust before they buy. There’s a relationship-building phase that takes longer. Whereas US users are more “saw it, liked it, bought it.”
So when I’m briefing a US brand on a Russian campaign, I set expectations: “First 7 days might look slow. But by day 30, you’ll see the real ROI. This is normal.”
Having that conversation upfront prevents panic and bad decisions mid-campaign.
For creators managing multiple markets: make sure your brand understands these regional nuances before the campaign starts. It prevents post-campaign arguments about “why didn’t the numbers match our US campaigns.”
This is so helpful to read because I’ve been confused about this too! I worked with a US brand and a Russian brand on pretty similar campaigns (same budget, similar follower size), and the results were SO different.
The US brand saw like 2.5:1 ROI immediately. The Russian brand took longer to see results, but then the repeat purchases were crazy. By month two, the Russian brand was way ahead.
I didn’t understand why until I read what you wrote. It’s not about the creator or the campaign being different—it’s that the markets operate differently.
Now when I pitch to brands in different markets, I ask: “What’s your typical attribution window? How do people usually buy from you?” This helps me set better expectations and also shows them I’m not just copying a US strategy to Russia.
One more data point: I’ve found that channel also matters within market comparison. Instagram ROI in Russia differs from VK ROI in Russia. YouTube ROI in US differs from TikTok ROI in US.
If you’re trying to compare cross-market performance, you also need to account for channel. So your matrix might be: Russia (VK), Russia (Instagram), US (Instagram), US (TikTok)—and each has different benchmarks.
This level of detail takes work, but it eliminates false signals. You’re no longer guessing—you’re measuring against real comparable data.