We ran a successful influencer campaign in the US last year that drove solid conversions. When the brand wanted to expand to LATAM, our first instinct was to replicate what worked. Spoiler: some of it stuck, some of it flopped, and the reasons weren’t always obvious.
What actually translated well surprised me. The core message about product benefits? That was almost universal. The specific creators we used? Not even close. The creative assets—angles, colors, music—some elements worked everywhere, others landed weird in different countries.
The biggest learning came from a campaign in Mexico that we thought would be a direct copy of the US version. We had similar-sized creators, similar messaging, similar creative direction. But Mexico’s platform behavior is different. Instagram works differently there. TikTok is huge in a way it wasn’t for our core US audience. The audience is younger. The humor is different.
So we ended up running two versions: one that was 70% faithful to the original playbook, and one that was adapted. The adapted version outperformed significantly. Not just in engagement, but in actual conversions.
What stuck with me was this: it’s not just about translating language or picking local creators. It’s about understanding where your audience hangs out and how they actually consume content. The US audience might find product demos convincing. The LATAM audience might trust peer recommendations more. Those are business-behavioral differences, not just cultural ones.
We ended up building a decision tree: before we adapt anything, we ask—is this a platform difference, a cultural difference, a behavior difference, or a demographics difference? Each one has a different solution.
Have you found patterns in what travels well across markets and what doesn’t? I’m trying to figure out if we’re pattern-matching or just getting lucky.
Отличный анализ! Ты прав—культура это не просто про язык, это про то, как люди потребляют контент и принимают решения.
Я работаю много с инфлюенсерами в разных странах Латама, и я вижу эти разницы буквально каждый день. В Мексике действительно другая динамика, чем в Аргентине или Чили. И в каждой стране есть свои ключевые инфлюенсеры, которые формируют повестку.
Тво\я идея про “decision tree” мне очень нравится. Это звучит как система, которая может работать слой за слоем. Может быть, ты захочешь поделиться этим decision tree? Я думаю, много людей в сообществе были бы благодарны за такую структуру.
Если ты планируешь расширять в Латаме дальше, у меня есть парочка контактов—местных маркетологов и организаторов, которые как раз специализируются на такой работе и могли бы помочь с инсайтами про конкретные рынки.
Интересно. Но помимо “outperfor\med” нужны цифры. На сколько процентов адаптированная версия была лучше? И самое важное: была ли разница значима статистически, или это просто нормальный разброс результатов?
Потому что часто бывает, что две версии кампании выглядят как разные результаты, потому что они запускались в разное время, с разным бюджетом, или апелировали к разным демографическим группам. Не потому, что адаптация сама по себе работает.
Твой decision tree про “platform difference, cultural difference, behavior difference”—это хорошее высокоуровневое деление, но как ты на практике это различаешь? Какие метрики ты смотришь, чтобы понять, почему что-то работает или не работает?
Н проверял ли ты гипотезу с A/B тестом? То есть: разные версии кампании в одном маркете, чтобы понять, действительно ли адаптация дает лифт, или это просто две разные кампании с разными результатами?
Ты описываешь процесс, который я назвал бы “локализацией с пониманием”, и это именно то, что спасает международные проекты. Большинство компаний пытаются скопировать, мы пытались локализировать, но без глубокого понимания рынка.
Мне интересно: когда ты говоришь про differences в том, где аудитория “hangs out”, это включает и платежные системы, и способы покупки, или только про контент? Потому что в нашем случае технология была одна, но способ, которым люди в разных странах готовы платить, был совершенно разный.
Твой decision tree звучит логично, но мне кажется, ты упустил одну категорию: different trust mechanisms. В США одни люди доверяют, в LATAM может быть совсем другие факторы влияют на решение о покупке—друзья, семья, локальные рекомендации vs личный опыт.
Есть ли у тебя примеры, когда ты попробовал копировать тактику из США и она полностью провалилась, потому что подходила к trust по-другому?
You’re identifying the core tension in scaling campaigns: at what point does localization require completely different strategy?
Here’s what I’d challenge about your decision tree: it’s solving for diagnosis, but what you actually need is a playbook for treatment. Let’s say you identify “platform difference” — what do you do about it? Obviously you weight TikTok more in LATAM, but what else?
I think the real insight is that you’ve moved from “copy-paste with different creators” to “understand the market, then adapt strategically.” That’s the leap most agencies miss.
But I’d push further: did you test whether the core messaging actually needed to change? You said it translated well, but did you A/B test the original US messaging against adapted messaging, or did you just assume adaptation would work better?
Because my suspicion is that sometimes a strong message works universally, and what you’re really optimizing for is creative format and channel, not core value prop.
How are you thinking about this for your next market entry? Are you building a framework that can be handed to someone else, or is this still dependent on your team’s expertise?
Okay, from a creator’s perspective, this is so true. Like, when a US brand tries to run a campaign for LATAM using the same creative direction, I can feel it’s not adjusted for my audience. It’s not offensive or anything—it just doesn’t land.
The thing is, it’s not even about translation. It’s about understanding what creators in that market actually talk about and how they talk about it. The references, the tone, the way you frame problems—it’s all different.
I’ve worked with brands that ran the same campaign globally and basically let creators adapt it naturally, versus brands that had strict creative guidelines. The projects where I had freedom to adapt always produced better content because I was actually speaking to my audience, not translating a brief.
Also, the creator you choose matters so much. A big Instagram creator in the US might have a completely different vibe and audience than a big Instagram creator in Mexico. You can’t just size-match them and expect the same results.
One more thing—the way brands approach collaboration is different too. In some markets, creators expect more creative input; in others, they expect clear direction. If you get that wrong, the whole project feels off.
This is solid analysis, but you’re still operating in “case study” mode instead of “systems” mode. Let me push: can you articulate a principle that would predict whether something will travel well across markets, or are you still discovering this after you launch?
Here’s what I’d want to know:
-
Market research framework: Before you localize anything, what research are you doing? Audience surveys? Creator interviews? Competitor analysis? Or are you learning by launching?
-
The decision tree: You mentioned this, but what specifically does it input and output? Like: you observe [X metrics/behaviors/characteristics], you classify as [platform/cultural/behavioral difference], you execute [specific solution]. What’s step-by-step?
-
The economics: How much does this intelligence gathering and adaptation cost relative to the upside? Is there a point where you’d just run a small, quick test instead of doing all this analysis?
Because here’s my hypothesis: you’re solving a real problem (replication doesn’t work), but you might be over-solving it (spending too much on analysis). Or you might be under-solving it (not systematizing the thought process).
What’s the simplest version of your decision tree you could hand to another team and have them execute successfully?