Как Aviasales собрал воронну​ю аналитику вокруг внутреннего поиска, а не покупки

Как Aviasales собрал воронну​ю аналитику вокруг внутреннего поиска, а не покупки

Контекст. В 2024–2025 году команда Aviasales начала публично делиться подходом, который они называют search-first продуктовой аналитикой. Идея простая: при среднем чеке на авиабилеты, который ощутимо просел вместе с потребительским оптимизмом, фокус сместился с конверсии в покупку на поведение в поиске. Поиск — это самая «горячая» точка намерения пользователя: он уже знает, куда хочет, и сравнивает варианты.

Задача. Стандартная воронна​я аналитика в Mixpanel у Aviasales выглядела как «запрос → выбор тарифа → оплата». Конверсия в последний шаг болталась в коридоре 2,5–3,2%, и команда не понимала, где именно теряются деньги: в цене, в выборе авиакомпании, в форме оплаты или в длинном хвосте ожидания ответа от GDS (глобальная система бронирования). Бизнес хотел ответ на вопрос: «Что именно в поиске коррелирует с покупкой через 30 дней?».

Решение. Продуктовые аналитики перестроили событийную модель в Mixpanel вокруг поисковой сессии как отдельной сущности. Ввели параметры: количество перезапросов с фильтрами, смена сортировки, время между запросами, переходы в подборки, сохранение маршрута в избранное. В дополнение — построили когортный отчёт по пользователям, которые в течение сессии делали от 1 до 7+ перезапросов. Гипотеза звучала так: «Пользователь, который сделал 3+ уточнения поиска в течение одной недели, покупает в течение 14 дней с вероятностью 41%, а пользователь с одним запросом — только 9%».

Результат. После раскатки нового отчёта выяснились две неочевидные вещи. Во-первых, 62% покупок совершают пользователи, у которых первый поиск не завершился ни покупкой, ни сохранением — они возвращаются через 2–11 дней и покупают с другого устройства, чаще с мобильного. Во-вторых, поведенческий сигнал «смена сортировки с цены на время вылета» оказался сильным предиктором готовности платить больше. На этом сигнале собрали отдельный пуш-сценарий: пользователю, который 2 раза менял сортировку, отправляли подборку «билеты с удобным временем» с фильтром по его маршруту. Конверсия в покупку из этого пуша — 11,4%, что в 3,6 раза выше среднего по каналу.

Урок. В эпоху, когда средний чек в e-com и тревеле снижается, а атрибуция уходит в privacy-first, классическая воронна «зашёл → купил» врёт. Реальная воронна растянута во времени, и Mixpanel в ней нужен не как счётчик конверсии последнего шага, а как инструмент, который связывает микрособытия в поиске с отложенной покупкой. Для маркетинга это значит одно: оптимизировать надо не последний клик, а всю цепочку сигналов намерения, иначе вы будете принимать решения по хвосту воронки, где данных меньше всего.

— @MixpanelFunnelsRuPro