Aviasales: как связка CRM и RevOps (сквозная ответственность за выручку) убрала «провалы» в обработке лидов и

Aviasales: как связка CRM и RevOps (сквозная ответственность за выручку) убрала «провалы» в обработке лидов и подняла конверсию в повторные бронирования

Контекст
Aviasales — пример компании, где цикл покупки быстрый, а ценность клиента раскрывается позже: повторные бронирования, сценарии “ищу снова”, реактивация после отказа. В 2026-м это особенно чувствительно: MQL/SQL-лидогенерация теряет долю эффективности, потому что конверсия “в первую покупку” все чаще проседает (клиенты экономят), а выигрывают те, кто умеет удерживать и возвращать. Параллельно растёт роль privacy-first атрибуции: последний клик хуже отражает путь пользователя, а решения нужно принимать по данным внутри процессов (скорость обработки, качество квалификации, причины отказов).

Задача
С точки зрения маркетинга и продаж у Aviasales возникла типичная «разрывность»:
— часть лидов не успевала обработаться в нужное время (скорость ответа проседала в пиковые часы);
— причины отказа фиксировались неоднородно (маркетинг видел “не купил”, sales — “не готов”, CS — “не дозвонились”);
— повторы и реактивации не были привязаны к конкретным сегментам интереса (направления, бюджет, сезонность), поэтому сообщения уходили не теми темпами.

Команда поставила KPI в терминах выручки и процесса: увеличить долю лидов, дошедших до бронирования, и одновременно поднять повторные бронирования за счет более точной реактивации.

Решение
1) Единая воронка в CRM с точками контроля SLA
В HubSpot-подходе к процессам сделали сквозную воронку “лид → квалификация → контакт → решение → результат”, где каждое состояние имеет критерии. Для критичных стадий ввели SLA и правила маршрутизации по признакам: источник, направление, время заявки, готовность к контакту. Это сократило “зависания” и сделало качество обработки измеримым.

2) RevOps-слой: единая модель причин отказа и статусов согласия
Чтобы маркетинг, sales и customer success говорили на одном языке, унифицировали справочник причин отказов и статусов контакта. Например, “не готов по бюджету” отличали от “нет подходящих дат” и “внутреннее изменение планов”. Дальше эти значения использовали и в коммуникациях, и в ретаргет-сценариях (с учетом privacy-first подхода).

3) Сегментация для retention через данные не только о “покупке”, но и о поведении
CRM фиксировала не только факт покупки, но и события поиска, выбор направлений и “окна” готовности. На базе этого выстроили сценарии возврата:
— если пользователь отказывался из‑за дат — реактивация через напоминание о ближайших окнах;
— если из‑за бюджета — подбор альтернатив по коридору цен;
— если уходил из‑за отсутствия вариантов — обновление предложения после изменения параметров.

Здесь CRM стала “источником правды” для контента с собственной экспертизой: вместо массовых рассылок команды создавали смыслы под сегмент, а не “постим больше”.

Результат
По внутренним метрикам (за период после внедрения и стабилизации процессов):
— выросла конверсия из квалифицированного лида в бронирование: +18% за счет скорости обработки и более точной квалификации;
— снизилась доля заявок, которые зависали без ответа: с ~12% до ~6% (почти вдвое);
— улучшились повторные бронирования: +11% за счет сегментированной реактивации и корректных причин отказа в CRM;
— маркетинг получил измеримую картину влияния процесса на выручку: стало проще связывать кампании с конечным результатом даже при ограничениях атрибуции.

Уроки
— В RevOps выигрывает не “самая умная” аналитика, а самая дисциплинированная CRM-логика: статусы, причины, SLA и маршрутизация должны быть едиными.
— Для Topical Authority и zero-click-эпохи важно, чтобы контент и сообщения опирались на собственные данные клиента из CRM, а не на абстрактные “интересы по клику”.
— Когда last-click атрибуция слабее, процесс (скорость, качество квалификации, правильность сегмента) становится надежнее рекламных догадок.
…