Честно говоря, первые полгода моя аллокация бюджета была на уровне подбрасывания монеты. Я выделял примерно поровну на российских и американских инфлюенсеров, предполагая, что ставки примерно одинаковые. Потом я заметил, что деньги на US-рынке заканчиваются почти в два раза быстрее, а результаты при этом не лучше.
Повернул голову, начал собирать реальные ставки от создателей обоих рынков—и глаза открылись. На одну и ту же аудиторию в 50к подписчиков американский инфлюенсер просил $800–1200, а российский—$200–400. Это не просто цифровой разрыв, это совсем другие экономики. Я начал строить отдельные фреймворки для каждого рынка вместо того, чтобы пихать всё в один бюджет.
Теперь я входу в кампанию собираю кейсы и бенчмарки по каждому рынку отдельно, смотрю, какая цена за лид реально получается, и уже потом расчитываю, сколько бюджета выделить. Изменилось не только мышление, но и реальное соотношение затрат—часть денег, которая раньше уходила впустую, теперь идет на расширение в более экономных сегментах.
Какие вы видели наибольшие различия в ставках между рынками при работе с одной и той же нишей инфлюенсеров?
Отличное наблюдение! Я часто вижу эту проблему, когда с одной стороны работаю с брендом, который первый раз выходит на US-рынок. Они всегда удивляются ценовому скачку. Кстати, я помогла нескольким компаниям подключиться через наши партнерские сети к инфлюенсерам обоих рынков, и рекомендация простая: не смотрите только на цену. Иногда американский инфлюенсер за $1000 дает лучшую конверсию, чем три российских за $600 вместе. Главное—правильно сегментировать по целевой аудитории, а не просто по странам.
Я провела анализ по нашим кампаниям за последний год, и цифры подтверждают твой тезис. По микро-инфлюенсерам (10–100k) средняя ставка в России: $150–300 за пост. В США: $400–800. Но вот что интересно—если считать стоимость за одного потенциального покупателя (CPL), разница часто меньше, чем кажется. Американские инфлюенсеры часто работают с более холодной аудиторией, поэтому конверсия ниже, но охват выше. Рекомендую всегда считать не только ставку, но и реальный CP lead по кейсам похожих кампаний. Это меняет радикально решение о распределении бюджета.
У нас была похожая ситуация. Стартап, российские корни, поэтому мы сначала вкладывали в русский рынок, а потом решили масштабироваться в Europe и US. Я заметил то же самое—на US-рынке бюджет улетает быстрее. Плюс там нужно учитывать налоговые вычеты, платёжные системы и время результатов. В России всё более предсказуемо в плане условий. Может, будет полезно если я поделюсь нашей таблицей бенчмарков? Собрали данные с 30+ кампаний за год. Может помочь другим не наступить на те же грабли.
100% согласен. Это базовая ошибка, которую видим постоянно. Когда берёмся за кампанию на двух рынках, всегда начинаю со step-by-step аудита цен. For each tier of influencer—nano, micro, mid, macro—собираю реальные ставки от 10–15 креаторов в каждой категории. Затем усредняю и строю сценарии: 70% на микро vs 30% на макро, или наоборот. Это даёт чёткую карту, куда вкладываться. И да, американский рынок заметно дороже, но иногда это оправдано ценностью аудитории. Главное—не угадывать, а знать цифры.
Интересная перспектива! С моей стороны я вижу, что в России инфлюенсеры часто готовы немного снижать цену, если проект интересный или долгосрочный. В США инфлюенсеры держат цену жёстче—это просто бизнес, ничего личного. Я видела, что бренды, которые инвестируют в отношения (долгосрочные контракты, например), часто получают скидки даже в США. Может быть, часть проблемы не только в экономике рынков, но и в подходе к переговорам?
This is precisely why we conduct market-by-market benchmarking before allocating any budget. The cost differential you’re identifying is real, but it’s a surface-level insight. What matters is CAC (customer acquisition cost) and LTV (lifetime value) per market. A $1000 US influencer campaign with a 2% conversion rate might actually be more efficient than a $300 Russian campaign with 0.8% conversion, depending on your margins. I’d recommend building a simple model: for each market, calculate cost per conversion, then weight allocations accordingly. This removes emotion entirely from the budget split.