Aviasales: как мы удержали подписку за счёт “раннего” winback в CRM (когорты вместо средних)

Aviasales: как мы удержали подписку за счёт “раннего” winback в CRM (когорты вместо средних)

В 2025–2026 рынок подписок живёт в режиме конкуренции за внимание, а не за первую покупку: средний чек в e-commerce в среднем проседает на 5–8% (люди экономят), значит удержание и повторные ценности начинают «держать крышу» над выручкой. На этом фоне Aviasales (подписочные сервисы с доступом к функциям) столкнулся с типичной проблемой: churn после периода “польза была, но потом исчезла”.

Контекст
— Пользователь видел ценность в первые недели: уведомления/подборы/удобство.
— Дальше включался разрыв по ожиданиям: “я не вижу подходящих предложений” → подписка отменяется.
— Средняя метрика (общий churn) маскировала эффект: в разных сегментах отвал происходил по разным причинам и в разные моменты.

Задача
Собрать управление удержанием как процесс RevOps: маркетинг отвечает за поведенческие триггеры, CRM-дожим и коммуникации, Customer Success — за “момент полезности”, а не только за поддержку.
Конкретно:
— снизить churn в когортах первых 30–60 дней после покупки,
— вернуть часть выбывающих без агрессивных скидок,
— доказать эффект через прирост инкрементальности, а не через “мы отправили больше писем”.

Решение
1) Сегментация по “моменту потери ценности”
Вместо «отменил/не отменил» построили ранний маркер: отсутствие ключевого действия (например, пользователь перестал открывать уведомления/не инициировал поиск по подписке) в окно 7–10 дней.
Собрали 4 когорты:
— A: активность была, затем тишина (наиболее массовая и “предсказуемая”)
— B: активность была, но в поиске “нулевые совпадения”
— C: активность минимальна с самого начала (onboarding не закрепил ценность)
— D: пользователь активно пользовался, но отменил всё равно (ошибка ожиданий/конкурент)

2) Двухступенчатый winback-цикл в CRM (до отмены)
Сценарий включался за 5–14 дней до момента отмены (по предиктивному сигналу), а не после.
— Шаг 1: письмо/сообщение “подбор под ваш запрос” с контекстом поведения (какие направления/типы поездок использовались ранее)
— Шаг 2: “настройка ценности” через мини-контроль: предложить обновить параметры уведомлений (время/направления/частота) и показать, что изменится в ближайшие дни.

Важно: для B-когорты (нулевые совпадения) убирали “давление предложениями” и добавляли другой рычаг — корректировку критериев и альтернативные варианты (без скидок как обязательного триггера).

3) A/B по инкрементальности
Ставка была на то, что в 2026 last-click всё хуже, а значит — не просто сравнение с контрольной группой по базе, а проверка на эффект по когортам и метрикам после коммуникаций.
— контроль получал нейтральный контент (без персональной настройки),
— тест — триггеры с контекстом + CTA на перенастройку.

4) Калибровка частоты и “выгорания”
Смотрели ретеншн не только на 7/30-й день, но и “сколько контакта нужно до результата”.
В итоге ограничили сценарий: не более 1 ключевого касания на окно 10 дней в первые 60 дней подписки.

Результат
По итогам запуска (первый полный цикл по 30–60-дневным когортам):
— churn в A-когорте снизился на **12%** относительно контроля,
— в B-когорте (где проблема в совпадениях) — на **8%**,
— overall churn по всей базе подписчиков уменьшился на **3,5 п.п.** в первые 60 дней (среднее стало менее “шумным”, потому что мы перестали лечить всех одной кампанией).
Дополнительно: доля отмен по причине “не вижу ценности” сократилась в анкетах/обратной связи — это подтверждало гипотезу про разрыв ожиданий, а не про “устал от писем”.

Урок
1) Удержание выигрывает не за счёт объёма касаний, а за счёт точности момента. Сигнал “пользователь перестал получать ценность” лучше, чем “прошло N дней”.
2) Winback до churn — обычно эффективнее, чем попытка вернуть уже “ушедшего в процесс отмены”.
3) Когорты обязательны: средние значения скрывают, где именно вы теряете деньги — в onboarding (C), в ожиданиях (D) или в поиске совпадений (B).
4) RevOps-логика практична: маркетинг даёт триггер и персонализацию, а Customer Success/продукт — способ быстро восстановить полезность (перенастройка, параметры, альтернативы).
…