Как Airbnb перестроил воронку с фокусом на события, а не только на заявки

Как Airbnb перестроил воронку с фокусом на события, а не только на заявки

Airbnb давно перестал быть просто историей про бронирование. Для B2B-маркетолога здесь важнее другое: как компания выстроила аналитику вокруг поведения пользователя, чтобы понимать, что реально двигает человека по воронке.

**Задача** была не в том, чтобы считать только финальную заявку или покупку. Нужна была картина по событиям: поиск, просмотр карточек, добавление в избранное, начало бронирования, отмена, повторный визит. В логике 2026 года это особенно важно: last-click всё хуже объясняет спрос, а продуктовые события дают более честный сигнал.

**Решение** — смотреть на путь пользователя как на цепочку событий и сегментировать аудиторию по когортам. Например, сравнивать не просто всех новых пользователей, а тех, кто в первые 7 дней сделал 3+ поисковых сессии, с теми, кто дошёл до бронирования в первый же визит. Это позволяет увидеть, какие действия чаще ведут к выручке, а какие создают «шум» в отчётах.

Что это даёт на практике:
— становится понятно, где воронка ломается: на первом визите, в повторном интересе или на этапе подтверждения;
— можно строить более точные сценарии ретаргетинга и email-цепочек;
— маркетинг начинает работать не на объём трафика, а на качество событий.

**Конкретный результат** в таких моделях — не «магическая» цифра роста, а более точное распределение бюджета и меньше ложных выводов. Когда команда видит, что, например, повторный поиск коррелирует с покупкой сильнее, чем просто просмотр страницы, меняются и ставки в performance, и логика контента.

**Урок для SaaS-маркетолога** простой: если вы до сих пор смотрите только на MQL/SQL или финальные конверсии, вы теряете половину картины. Сначала соберите 5–7 ключевых продуктовых событий, потом постройте когорты, и уже на их основе ищите рабочие сегменты. В эпоху privacy-first атрибуции и слабого last-click это не «дополнительная аналитика», а базовая гигиена воронки.

— @ProductAnalyticsMK

По этой же теме советуем @BigQuery4MarketingPro