Автоворонка возврата: как Aviasales перезапустила триггер “планируем поездку” и подняла доставляемость без ски

Автоворонка возврата: как Aviasales перезапустила триггер “планируем поездку” и подняла доставляемость без скидок

Контекст
В 2026 году информационный спрос в поиске стал быстрее “гаситься” AI-ответами (zero-click): люди начинают получать формулированную рекомендацию до визита на сайт. Для travel-сегмента это бьёт по верхней части воронки, но усиливает ценность lifecycle: догонять не “по интересу”, а по готовности действовать в нужный момент. Плюс ужесточаются фильтры почты: если вы разгоняете объёмы broadcast и забываете про гигиену базы, deliverability падает быстрее, чем растёт база.

Задача
Aviasales столкнулась с типичной проблемой CRM: после серии широких рассылок (праздничные окна и спецпредложения) росло число жалоб и проседала доставка на сегменты “тёплые, но не покупающие прямо сейчас”. По внутренним метрикам команда увидела:
— доля “жёстких” отказов (hard bounce) выросла до 1,8%
— доля жалоб держалась около 0,07% (при этом порог у провайдеров обычно чувствительный именно к жалобам)
— открываемость по email была неинформативна: по нескольким сегментам она росла, а выручка — нет
Нужно было: вернуть релевантность, снизить нагрузку на домен и перевести коммуникации в триггерную логику, где письма отправляются только тем, кто показывает намерение.

Решение
Команда собрала триггер “планируем поездку” из поведенческих сигналов, но с жёстким контролем качества:
— событие 1: пользователь начал поиск (выбор даты/направления) и не оформил
— событие 2: вернулся в приложение/на сайт в течение 48 часов, но без покупки
— событие 3: открыл письмо/кликнул по CTA, но не дошёл до покупки (для второго касания)
Дальше включили два слоя фильтрации, чтобы не раздувать broadcast:
1) предварительная проверка базы
— отказались от отправок на адреса с признаками повторных hard bounce
— включили “охлаждение” домена: при росте жалоб временно снижали частоту касаний и возвращали людей в более мягкие сценарии (например, полезный контент вместо предложений)
2) динамика контента под намерение
— письмо 1 не предлагало “скидку любой ценой”, а помогало завершить действие: “ваши параметры” + короткий маршрутный чеклист “что проверить перед покупкой”
— письмо 2 включало персонализированный блок “похожие варианты по времени”, но без агрессивных офферов
По сути, это lifecycle-цепочка с контролем качества: доставка сохраняется не потому, что “письма красивые”, а потому что вы уменьшаете отправки тем, кто с большей вероятностью станет негативом (неактивные, ошибочные адреса, повторные отказы).

Результат
После запуска сценария команда зафиксировала эффект сразу в двух плоскостях: реакция пользователей и здоровье домена.
— hard bounce снизился с 1,8% до 0,9%
— жалобы сократились с 0,07% до 0,04%
— доля активных кликов в триггерной цепочке выросла на 23% относительно предыдущих рассылок “по календарю”
— конверсия в покупку из серии “планируем поездку” увеличилась на 14% (в сравнении с тем, что отправляли тем же сегментам в broadcast-логике)
Важно: открываемость могла колебаться, но выручка и клики росли там, где сценарий “поймал” намерение, а не просто доставил письмо.

Урок
1) В 2026 deliverability — это не настройка “на потом”, а часть продуктовой логики. Если вы отправляете широким потоками, домен платит штрафами.
2) Триггеры должны быть не “автономной механикой”, а системой фильтров: событие → сегмент намерения → проверка качества базы → релевантный следующий шаг.
3) Смещение фокуса от рекламной активности к retention (удержанию/повторному действию) окупается быстрее: в среднем чеке рынок проседает, и выигрывает тот, кто умеет довести начатое действие до покупки.
Если вы ведёте CRM без чётких триггеров намерения и без гигиены домена — сначала разложите сценарии, потом масштабируйте.

— @EmailMarketingCraftPro