RevOps в EdTech: как Aviasales выстроил управление выручкой и перевёл маркетинг из “лидогенерации” в “рост про

RevOps в EdTech: как Aviasales выстроил управление выручкой и перевёл маркетинг из “лидогенерации” в “рост продукта”

В 2026 году для B2B и смежных моделей (обучение для компаний, корпоративные программы, платные карьерные траектории) маркетингу всё сложнее оправдывать бюджет только количеством MQL/SQL. “Сделали лидов” больше не равно “принесли выручку”: часть спроса уходит в AI-обзоры (answer engines), часть — в контент конкурентов, а конверсия ломается внутри воронки продаж/онбординга. Поэтому многие команды смещают фокус в RevOps (операционное управление выручкой), где маркетинг отвечает за результат вместе с продажами и Customer Success.

Контекст
Aviasales — публично известный пример того, как performance-инструменты постепенно превращаются в продуктовую систему: у них постоянно измеряются не только заявки, но и дальнейшие шаги клиента (что конвертируется в покупку, как ведёт себя пользователь после клика, где возникают потери). Для нас это важно как шаблон: в EdTech логика та же, просто “покупка” — это старт обучения/оплата программы/активация корпоративного контракта, а “дальнейшие шаги” — онбординг, удержание, прохождение модулей, продление.

Задача
В условной EdTech-команде (корпоративное обучение + платформа) стояли типичные симптомы:
— лиды росли, но продажи “не дожимались” до сделки;
— CS жаловался на качество входящих (много запросов “на попробовать”, мало готовности к внедрению);
— маркетинг не мог объяснить, почему при росте активности падает выручка;
— attribution (атрибуция) становилась менее надёжной: last-click не отражал реальность в zero-click среде.

Нужно было: перестроить процесс так, чтобы маркетинг управлял метриками, которые действительно двигают выручку, а не только входящий поток.

Решение
1) Сместили KPI с “лидогенерации” на цепочку выручки
Собрали единую карту метрик: маркетинг фиксирует шаги до SQL, sales — до сделки, CS — до активации и удержания. Например:
— доля визитов/сессий, которые уходят в квалифицированные заявки;
— конверсия SQL → старт обучения/оплата;
— доля активированных пользователей/команд через N дней;
— удержание (продление или повторная покупка модулей) как часть финансового результата.

2) Внедрили RevOps-пайплайн для данных и решений
Еженедельно собирали “сквозной” отчёт: где именно проседает эффективность — в привлечении, квалификации или онбординге. Главное: решения принимались по фактам потерь в воронке, а не по ощущениям.
Практика, которую часто упускают: связали рекламные сегменты и контент с тем, как дальше меняется поведение. Не “какой креатив понравился”, а “какая группа дошла до активации”.

3) Пересобрали контент под Topical Authority, а не под объём
Вместо разрозненных публикаций сделали кластеры тем под типовые задачи целевой компании:
— для L&D: как измерять эффект обучения (KPI, отчётность, влияние на показатели);
— для HR: как выстраивать цикл “вовлечение → обучение → оценка”;
— для руководителей: как выбирать программу под зрелость процессов.
Ключ: контент стал “собственной экспертизой”, чтобы в AI-обзорах и поисковых сценариях компания выглядела как источник методологии, а не как ещё один рекламный ленд.

4) Переопределили сегменты в performance (внутри privacy-first)
Ограничили оптимизацию по клику и оптимизировали по конечным событиям: старт/оплата/активация. Там, где last-click “врёт”, добавили подходы инкрементальности (incrementality) и проверку влияния кампаний на метрики, которые не сводятся к одному клику.

Результат
После перестройки команда (в похожем по модели бизнесе) обычно получает эффект не “в день старта”, а в горизонте 4–8 недель:
— снижение доли низкокачественных обращений: меньше заявок “на посмотреть”, больше тех, кто проходит квалификацию до готовности к внедрению;
— рост конверсии SQL → старт/оплата за счёт соответствия ожиданий: контент и квалификация стали точнее;
— стабилизация LTV (пожизненной ценности) за счёт активации: CS перестал тушить пожары, потому что маркетинг привёл “правильных” клиентов;
— снижение зависимости от атрибуции: управление стало строиться на сквозных метриках и повторяемых процессах RevOps.
…