Aviasales: как продуктовая аналитика сократила «трудные» лиды и улучшила воронку в B2B по модели RevOps

Aviasales: как продуктовая аналитика сократила «трудные» лиды и улучшила воронку в B2B по модели RevOps

Контекст
В 2026 многие команды в B2B столкнулись с тем, что классическая лидогенерация (MQL → SQL → сделка) стала давать больше «шума»: заявки растут, а доля дошедших до оплаты — нет. Причины типичные: AI-overviews на стороне поиска съедают часть потребности до заявки, а приватность режет качество атрибуции (last-click перестаёт быть главной опорой). В этой реальности маркетинг всё чаще отвечает за выручку вместе с Sales и Customer Success — через RevOps (общую ответственность за продажу и удержание результата).

Задача
Aviasales, развивая B2B-направление (интеграции и корпоративные сценарии для компаний, которым важны предсказуемые коммуникации и контроль расходов), упёрся в проблему качества входящих обращений. По сути, маркетинг приводил лиды, но их «готовность к покупке» разная: часть лидов оказывалась не тем сегментом, часть — без внутреннего согласования, часть — с потребностями, не совпадающими с упаковкой продукта.

Нужно было:
— снизить долю лидов, которые не доходят до квалификации (не тянут по процессу согласования и требованиям)
— сократить время от первого контакта до SQL (квалифицированного запроса)
— повысить долю успешных сделок без увеличения рекламного бюджета

Решение
Команда пересобрала воронку не через «новые кампании», а через связку продуктовой аналитики и правил квалификации.

1) Разделили лиды по поведению до продажи
Они привязали заявки к цифровым сигналам в продуктовой части: действиям на сайте, просмотрам конкретных сценариев, времени на страницах, наличию повторных сессий, запросам по типам направлений/условий. Дальше сделали сегменты готовности, например:
— «Маршрут определён» (повторные визиты + просмотр релевантных сценариев)
— «Согласование не начато» (нет повторных сессий и нет переходов в ключевые страницы)
— «Несовпадение требований» (поведенческие маркеры на стороне интереса к функции, которая в B2B-наборе не закрывается)

2) Обновили scoring (скоринг) и SLA между маркетингом и продажами
Вместо статических баллов добавили правило: если лид попал в сегмент с высоким вероятностным соответствием — его квалифицируют быстрее. Если низкое соответствие — не тратят время Sales, а возвращают в «контентную прогреваемость» (материалы под вопросы безопасности, тарификации, интеграций и т.п.).

3) Пересобрали контент под zero-click эпоху
Так как значимая часть аудитории закрывала часть вопросов до перехода, подготовили материалы собственной экспертизы: как компании уменьшают стоимость путешествий за счёт политики маршрутов, как выстраивают процесс согласования, какие есть ограничения по данным. Важно: контент был не «объёмом», а инструментом — с чек-листами для внутренних ролей (закупки/финансы/HR-путешествия).

Результат
После внедрения сегментации и скоринга:
— доля лидов, которые «срезаются» на этапе квалификации, уменьшилась: заявки стали более релевантными
— время до SQL сократилось за счёт SLA: при высоком соответствии обработка шла быстрее, а низкое соответствие не перегружало Sales
— конверсия MQL → SQL выросла, а вместе с ней снизилась стоимость последующих этапов при сохранении бюджета на трафик
— воронка стала управляемой через поведенческие сигналы, а не через косвенные метрики кликов

Урок
1) В 2026 качество лидов чаще выигрывается продуктовой логикой, а не креативами «для привлечения».
2) RevOps — это не организационный лозунг, а совместные правила: как маркетинг отдаёт, как Sales принимает, и что делает Customer Success, если лид «недоразогрет».
3) Zero-click нельзя «обмануть» объёмом публикаций: выигрывает контент с прикладной экспертизой и привязкой к сценариям продукта.
4) Точность атрибуции падает — значит, растёт ценность поведенческих сигналов и инкрементальности (что реально улучшилось относительно контрольных сегментов).

Если хотите, могу сделать разбор в формате «что бы я внедрил за 30 дней» для вашей EdTech/B2B модели: какие сегменты поведения определить, как собрать scoring и какие KPI связать с выручкой.