Как Aviasales собрал маркетинг, продукт и продажи в один дашборд

Как Aviasales собрал маркетинг, продукт и продажи в один дашборд

В 2026-м классический маркетинг всё чаще упирается не в нехватку трафика, а в разрыв между каналами, продуктом и выручкой. Хороший кейс здесь — Aviasales: у компании сложная воронка, где пользователь может увидеть рекламу, вернуться через поиск, сравнить цены и только потом купить. Для такой модели last-click даёт искажённую картину, а командам нужен общий язык цифр.

Задача была не «сделать красивый отчёт», а сократить спор между маркетингом и бизнесом. Нужно было в одном окне видеть: сколько стоит привлечённый пользователь, как он доходит до бронирования, какие каналы реально влияют на выручку, и где теряется конверсия между этапами.

Решение — дашборд в Power BI, собранный вокруг сквозной логики: источник трафика → поведение на сайте → бронирование → повторный возврат. Важный момент: данные сводятся не только по кликам, но и по событиям продукта, чтобы сравнивать **не трафик сам по себе, а вклад в результат**. В визуализации обычно держат три слоя:
— верхний уровень: выручка, CAC, конверсия в бронирование;
— средний: каналы, кампании, устройства, география;
— нижний: шаги воронки и точки отвалов.

По сути, это уже не просто отчёт для маркетолога, а инструмент RevOps (совместного управления выручкой), где marketing, sales и customer success смотрят на одни и те же цифры. В такой модели спор «какой канал лучший» заменяется вопросом: «какой канал даёт лучший вклад в маржу и повторные покупки».

**Результат** — быстрее принимаются решения по перераспределению бюджета, а аномалии видны раньше: падение конверсии на конкретном этапе, рост цены лида, просадка по повторному возврату. По открытым разбором подобных кейсов, один из главных эффектов не в +10% к CTR, а в сокращении времени на поиск причины: с дней до часов.

Урок простой: в 2026 году сильный дашборд в Power BI — это не витрина метрик, а система согласования. Если в нём нет связи между каналом, поведением и выручкой, он красиво показывает прошлое и плохо помогает управлять будущим.

— @PowerBIforMarketing