Lifecycle-«перенастройка» для снижения оттока в e-commerce: кейс Aviasales (на пути от реактивного CRM к прогр

Lifecycle-«перенастройка» для снижения оттока в e-commerce: кейс Aviasales (на пути от реактивного CRM к программам удержания)

В 2026 e-commerce и так ощущает давление: средний чек у многих ритейлеров проседает на 5–8% из‑за экономии покупателей. В такой реальности «дожимы» промокодами дают короткий эффект, а маркетинг постепенно перестаёт быть единственным владельцем выручки: в логике RevOps (Revenue Operations — совместная ответственность маркетинга, sales и customer success) ключевым KPI становится не “сколько лидов сегодня”, а **сколько дохода удержали за счёт повторных покупок и снижения оттока**.

Контекст
Aviasales — сервис с длинным циклом принятия решения: пользователь может мониторить цены, уходить и возвращаться позже. В прошлой модели коммуникации часто строились вокруг разовых событий (“поисковая активность”, “брошенная сессия”) и триггерных писем без полноценной сегментации по намерению и ценовой чувствительности. На фоне privacy-first (атрибуция без опоры на last-click) и роста влияния AI-overviews (когда часть спроса закрывается прямо в выдаче) бизнесу стало сложнее стабильно “добирать” спрос через классический performance.

Задача
1) Снизить отток активных пользователей: уменьшить долю тех, кто перестаёт возвращаться после первого взаимодействия.
2) Удерживать релевантность сообщений в условиях, когда цена меняется, а интерес “плывёт” (сезонность + индивидуальная чувствительность).
3) Перенести акцент с “продать здесь и сейчас” на lifecycle-программы удержания и повторного использования сервиса.

Решение
Сделали lifecycle-архитектуру поверх CRM/почты:
— Сегментация по поведению и намерению: разделили пользователей не только по факту активности, но и по “типу спроса” (поиск с высокой вероятностью покупки vs мониторинг).
— Двухступенчатые коммуникации: сначала информирование (контент про динамику и сценарии выбора), затем — персональный триггер (например, “цена стала лучше для вашего профиля”).
— Контроль частоты и “охлаждение” (frequency capping + паузы): чтобы не превращать мониторинг в спам, но и не пропускать момент повторного возвращения.
— Модель “следующего лучшего шага”: для каждого сегмента заранее задана последовательность касаний (email + (где уместно) in-app/мессенджер), а не один универсальный шаблон.
— Обновляемые поля в профиле: регулярное пересчитывание “контекста” (направления, интересы, последние действия), чтобы сообщения были точнее даже при слабой атрибуции.

Результат
После внедрения программ удержания:
— сократили отток активных пользователей за период после первого возвращения (ключевая метрика lifecycle health стала измеряться не “разово”, а когортами);
— повысили долю повторных визитов и повторных поисков, а вместе с ними — конверсию в итоговые действия;
— снизили долю нерелевантных касаний за счёт сегментации “намерение + чувствительность к цене”, что уменьшило жалобы на частоту и повысило читаемость триггеров.

Если перевести на язык “как это ощущается воронке”: меньше пользователей “терялось” между фазой интереса и моментом, когда цена/окно поездки снова становились подходящими.

Урок
1) В 2026 побеждает не более частая рассылка, а более умная последовательность. Lifecyle-инструменты важны именно как система программ, а не набор триггеров.
2) RevOps-логика: удержание — это не задача “только маркетинга”. Когда вы отвечаете за выручку вместе с customer success, вы строите коммуникации так, чтобы пользователю было проще вернуться.
3) Privacy-first требует другой дисциплины: меньше упования на “последний клик”, больше — на когортный анализ, контроль частоты и корректную сегментацию по поведению.

Если хотите, могу в следующем посте разложить “шаблон” lifecycle-дерева для e-commerce/поиска: какие сегменты брать первыми, какие события считать базовыми и как задать частотные ограничения, чтобы не сжечь доставляемость.

— @LifecycleToolsRuPro