Как мы брифовали ресёрч-агентство в Aviasales и превратили “опросы” в основу для RevOps-решений

Как мы брифовали ресёрч-агентство в Aviasales и превратили “опросы” в основу для RevOps-решений

В 2026 авиапоисковики живут не только поисковым спросом, а экосистемой: ожидание–бронь–оплата–возвраты–повторные сценарии. При этом чистый информативный SEO постепенно проигрывает эпохе Topical Authority и AI-overviews (часть вопросов закрывается в нулевом клике). На этом фоне у Aviasales обострилась классическая для B2B/маркетинга и почти “кризисная” для команды проблема: коммуникации и промо стали спорить между собой, а продажи требовали аргументов “что реально влияет на выручку”, а не на метрики внимания.

Контекст
— Микс каналов: бренд + перформанс (с ограничениями privacy-first атрибуции), существенная доля органики с разным качеством запросов.
— Изменение поведения пользователей: растёт чувствительность к цене и “вспомогательным” сценариям (как найти дешевле, что делать с возвратом, как не потерять деньги при изменении планов).
— Ограничения измерений: last-click менее убедителен, поэтому маркетингу всё чаще нужны исследования с читаемыми бизнес-выводами (инкрементальность, MMM-логика, тестируемые гипотезы).

Задача
Нужно было перестать собирать “знание о пользователях” ради знания и сформировать проверяемые решения для RevOps (общей ответственности маркетинга, sales и customer success за выручку):
1) Понять, какие барьеры именно воронки дают потери выручки: доверие к цене, уверенность в правилах тарифа, понимание возвратов, качество коммуникаций до оплаты.
2) Разделить аудитории по смысловым причинам выбора: “ищу дешево” — это одно, а “не хочу рисковать” — другое.
3) Подготовить единый список инсайт-гипотез для команды продукта/маркетинга/контактов поддержки, который можно тестировать A/B и в customer journeys.

Решение
Мы сделали бриф агентству не “опросный”, а операционный — так, чтобы результат ложился в план экспериментов и работу с данными.

Как выглядел бриф (ключевые элементы):
— Цель исследования сформулировали как вход в решения, а не как отчёт:
* “Сформировать 3–5 сегментов по мотивации и страхам на пути к оплате”
* “Доказать или опровергнуть 6 гипотез о причинах отказа на этапах: просмотр → выбор → оплата”
— Задали структуру продукта для отчёта:
* карта барьеров по этапам,
* приоритетность (impact x confidence),
* формулировки для коммуникаций (без “воды”),
* список тестов: что меняем, где, как измеряем.
— Попросили не просто спрашивать “почему”, а собирать доказательность:
* qualitative (глубинные интервью + разбор сценариев принятия решения),
* quantitative (мини-опрос на валидацию причин и распределений),
* diary/поведенческие вопросы “что происходило” вместо “что чувствуете”.
— Условие к методологии: агентство должно было заложить согласование с нашей аналитикой по измерениям. Отдельно: как переводим ответы в переменные для таргетинга и сценариев триггерных коммуникаций.

Важно: мы заранее договорились о формате результатов “для RevOps”, а не для презентации руководству. Агентству запретили делать выводы без привязки к этапам воронки и без указания, что с этим делать.

Результат
По итогам проекта сформировали:
— 4 смысловых сегмента пользователей с разной “логикой выбора”:
* “выжимающие цену” (важна прозрачность сравнения),
* “минимизирующие риск” (важны условия возврата и ответственность сервиса),
* “оптимизирующие время” (важны скорость и уверенность, что всё получится),
* “планирующие наперёд” (важны сценарии до даты поездки и изменение планов).
— Приоритизировали причины отказов по этапам. Например, агентство выделило “зону доверия к правилам тарифа” как наиболее коррелирующую с отложенной покупкой и обращениями в поддержку до завершения сценария.
— Дали конкретные формулировки для коммуникаций: как объяснять правила без юридического языка, какие триггеры включать до оплаты и какие вопросы задавать в саппорт-чате, чтобы снижать неопределённость.
…