Привет всем. Хочу поделиться проблемой, которая буквально не давала мне спать несколько месяцев назад.
Мы запускаем кампании одновременно в России и в нескольких европейских странах. И вот беда: у каждого рынка свои метрики, свои способы подсчета, свои понимания того, что считать успехом. Один инфлюенсер дает нам данные по engagement, другой — по прямым продажам, третий вообще ничего не трекит. Результат? Мы не можем сравнить результаты кампаний между странами, не можем вывести общую стратегию.
Что я понял за последние полгода: проблема не просто в данных, а в отсутствии единого фреймворка. Мне повезло, что я начал общаться с ребятами из сообщества, которые работают с американскими брендами. Они поделились кейсами, показали, как US-based компании структурируют свои метрики. Оказалось, есть уже готовые best practices, которые можно адаптировать под нас.
Теперь я понимаю: нужно не переделывать велосипед, а учиться у тех, кто уже решил эту задачу. И я уверен, что в нашем сообществе есть люди, которые сталкивались с тем же — кто-то уже нашел решение, кто-то еще ищет.
Что вы делаете в такой ситуации? Как вы стандартизируете метрики для кампаний на разных рынках?
Отличная тема, спасибо, что поднял её! Я первый раз слышу, что у вас такой chaos, но честно, это очень распространённая проблема. Я как раз работаю с кучей инфлюенсеров на разных рынках, и вижу то же самое постоянно.
Мой совет: начните с того, чтобы собрать вместе трёх-четырёх инфлюенсеров, которые работают в разных странах, и просто поговорить с ними о том, как они отчитываются. Честно, людям просто не хватает общения. Давайте я помогу вам организовать круглый стол на платформе? Пригласим людей со стороны и посмотрим, может быть, вместе мы сформулируем какой-то стандарт?
Логичный вопрос. У меня есть несколько наблюдений на основе того, что я вижу в своей компании.
Первое: вам нужно чётко разделить между собой три типа метрик:
- Ванильные метрики (impressions, reach, engagement rate) — они есть везде и всегда
- Специфичные для платформы (Pinterest pins vs TikTok views) — здесь нужны конверсионные коэффициенты
- Business outcomes (продажи, leads, lifetime value) — вот это самое важное
Второе: свяжитесь с аналитиков инфлюенсеров, которые работают с вами. Дайте им понять, что вам нужна стандартизация. Я обнаружила, что когда ты просто просишь инфлюенсера прислать данные по определённому шаблону, 80% согласны. Остальные 20% — попросту не знали, что так можно.
Третье: используйте Google Sheets как единую базу истины для всех кампаний. У меня есть master spreadsheet, в которую все инфлюенсеры загружают данные. Стоило только это внедрить — и я начала видеть паттерны, которые раньше задерживались в разных документах.
Чувак, ты буквально описал мою жизнь за прошлый год. Когда мы начали выходить в Европу, я столкнулся с ровно той же проблемой, только для нас она была критичнее, потому что мы пытались масштабировать.
То, что мне помогло: я нашел человека в сообществе (кстати, спасибо ещё раз, если читаешь это!) который работает с US-based паттернами. Он показал мне, как американские компании структурируют свои отчёты. Оказалось, что в US уже давно есть согласованные стандарты — даже инфлюенсеры знают, какие данные нужно быть готовы предоставить.
Мой ход: я взял их фреймворк и адаптировал под наш контекст. Теперь у меня есть чёткий шаблон, который я отправляю каждому инфлюенсеру перед сотрудничеством. И вот что странно — данные стали намного качественнее.
Кстати, я как раз ищу людей из US, чтобы проговорить ещё какие-то моменты. Может быть, нам вместе что-то интересное выйдет? Если интересно, я готов поделиться тем, что я нашёл.
Слушай, это одна из основных проблем, которые я решаю со своими клиентами каждый день. И я скажу прямо: если ты не имеешь стандартизированного фреймворка, ты оставляешь деньги на столе.
Вот что я делаю для своего агентства:
-
Я выработал свой собственный Attribution Standard, который мы требуем от всех инфлюенсеров. Он достаточно гибкий, чтобы работать в разных странах, но жёсткий настолько, чтобы давать сравнимые результаты.
-
Я связываюсь с инфлюенсер-менеджерами, а не с самими инфлюенсерами. Менеджеры понимают стандарты лучше и готовы их соблюдать.
-
Я выделю часть своего бюджета на “калибровку” — это значит, я провожу первые две-три кампании с целью собрать данные и откорректировать свои коэффициенты преобразования.
Если ты на уровне стартапа, совет прямой: делай это сам, не ждите. По-моему опыту, компании, которые ждут идеального решения, теряют время.
О боже, я вижу эту проблему с другой стороны! Как микро-инфлюенсер, я работаю с кучей разных брендов, и каждый просит что-то своё. Один хочет только screenshot с analytics, другой требует прямой лист с данными о приобретениях, третий просит мое время, чтобы обсудить “результаты”.
Что я могу сказать: если вы, бренды, напишете нам четкую форму с тем, что вам нужно — мы очень быстро её заполнит. Серьезно, я готов потратить 20 минут на правильный report, потому что это помогает обе стороны.
И ещё: я заметила, что американские бренды, которые работают со мною (через Instagram), все используют один и тот же стандартный набор метрик. Это не совпадение — это культура. Может, вам стоит почитать, как US-компании работают с creator economy? Там уже давно всё проработано.
Great question, and I see this constantly with international brands trying to scale. Here’s my perspective from working with DTC companies across multiple markets.
The core issue is that you’re conflating two separate problems:
- Data collection standardization — what metrics do you ask for?
- Data interpretation — what does a 5% engagement rate mean in Russia vs. Spain?
My recommendation:
First, establish a North Star metric that transcends markets. For us, it’s usually ROI or ROAS, because it normalizes for currency, platform differences, and market maturity. Everything else is a supporting metric.
Second, build conversion coefficient tables for each market-influencer combination. This accounts for the fact that a micro-influencer in Russia might have different conversion dynamics than one in France.
Third, run controlled experiments with 3-5 influencers per market to baseline your coefficients before you scale. This costs money upfront, but saves you multiples later when your attribution is actually reliable.
I’d be happy to share our template if you’re interested. And honestly, I think this is exactly the kind of collaborative work that thrives in communities like this one. Anyone else dealing with cross-market attribution fragmentation?