We’ve been running influencer campaigns in both LATAM and the US for a while now, and we keep finding ourselves reinventing the wheel every time. We’ll nail something in one market, then completely botch it trying to replicate it in the other, and it’s partly because the playbooks we’re creating don’t translate well.
I think the real issue is that we’re not documenting what we learn in a way that’s actually useful. When a campaign works, we celebrate it, but we rarely go back and extract the why or the specific decisions that mattered. And time zones make it hard to share learnings across teams in real-time.
Has anyone built a system where you actually codify what works? I’m thinking beyond just case studies—something more like a decision framework or a set of templates that the next person can actually use without having to redesign everything from scratch.
What does that look like for you? How do you keep your team aligned when you’re working across multiple markets?
О, это очень актуально! Мы столкнулись с этим, когда начали расти команду. Что помогло: мы создали общий документ (в Notion), где каждая кампания имеет стандартный формат. Не слишком жёсткий, но достаточно структурированный, чтобы найти нужную информацию.
Важно включать не только метрики, но и контекст: какой был бюджет, кто были криэйторы, что сработало, что не сработало, и самое главное—почему это произошло. Например: «Видео с закулисным контентом сработало потому, что аудитория этого криэйтора ценит transparency».
И мы проводим еженедельные синхро-встречи, где кто-то из LATAM и кто-то из США просто рассказывают о своих последних кампаниях. Живое общение помогает очень много.
Ещё добавлю: создайте культуру, где люди не стесняются делиться провалами. Самые ценные уроки—это когда что-то не сработало. Но только если вы разобраны, почему не сработало, и какой вывод можно сделать для следующей кампании.
Ключ здесь—структурированные данные. Я всегда регистрирую для каждой кампании:
- Критерии выбора криэйтора (размер аудитории, нишу, прошлые кампании)
- Параметры контента (формат, длина, стиль)
- Результаты (engagement rate, conversion, ROI)
- Переменные, которые были разные (бюджет, СТА, timing)
Это позволяет потом делать корреляционный анализ. Например: «Видео-контент с криэйторами в LATAM работает лучше, чем в US, при прочих равных». Или: «Карусели в Инстаграме имеют 23% выше CTR в США, но в LATAM это не так».
Отсюда вы можете вывести закономерности и построить гайдлайны. Но гайдлайны должны быть основаны на данных, не на интуиции.
Мы делаем это через регулярные ретроспективы. После каждой крупной кампании вся команда (даже асинхронно, потому что разные часовые пояса) отвечает на три вопроса:
- Что сработало лучше всего?
- Что не сработало?
- Что мы будем делать иначе в следующий раз?
Результаты идут в общий документ. Со временем появились паттерны. И это помогает новым людям в команде быстро включиться.
Here’s what I’ve seen work: treat your campaign data like product documentation. Every campaign is a test. You’re gathering data points that inform your next decision.
What we do:
- Create a standard campaign template with sections for strategy, execution, outcomes, and learnings
- Build a database where you can query by market, creator size, content type, etc.
- Hold monthly synthesis meetings where we ask: “What worked better in LATAM this month vs. US?” and dig into why
- Create market-specific playbooks that evolve quarterly based on actual data
The key is making it easy to document. If your system is too complicated, people won’t use it. We use a simple Google Sheet as the source of truth, then Notion for deeper analysis.
Cross-market alignment comes from repetition and visibility. If both markets can see what the other is testing, you create natural knowledge-sharing.
From my side as a creator working with different brands, I notice that the agencies that do well are the ones that actually learn from their creators. Like, they’ll ask me afterwards: “What resonated with your audience?” “What was hard to explain?” “What would you do differently?”
And then they actually use that feedback next time. It’s not just about metrics—it’s about understanding what works from the creator’s perspective too. Because I know my audience way better than any spreadsheet ever could.
This is classic operational excellence. You need a system that serves three functions: documentation, analysis, and decision-making.
Documentation: Standardized post-mortems with consistent metrics across markets.
Analysis: Comparative analysis quarter-over-quarter. What’s changing? Why?
Decision-making: Clear playbooks that say “in this scenario, we do X” with decision trees for when to deviate.
One thing I’d add: don’t try to create one global playbook. Create market-specific playbooks with a common framework. LATAM and US have different creator ecosystems, audience behaviors, and platform maturity. Your playbooks should reflect that.
Also, version control matters. Your playbooks should be living documents that evolve. Date them, track changes, explain why you made each update.