Как Aviasales собрал маркетинг, продукт и аналитику в один контур
В 2026 году у B2B и e-com всё чаще одна и та же проблема: каналы есть, отчёты есть, а управляемой выручки нет. История Aviasales здесь показательная: бренд давно живёт не только в performance, а в связке продукта, контента и данных. Для marketing operations это хороший пример того, как строится MarTech-стек под не «трафик», а под решение задачи бизнеса.
Контекст был типовой для зрелого digital-продукта: органика и платный трафик уже не дают роста «по инерции», last-click искажал вклад каналов, а контент в поиске всё сильнее зависел от topical authority — тематического авторитета, а не от объёма публикаций. В такой среде просто купить больше показов недостаточно: нужен единый контур измерения и быстрые циклы тестов.
Задача Aviasales была практической: понять, какие точки контакта реально двигают поиск и покупку, а какие только создают видимость эффективности. Для этого важны были не красивые дашборды, а связка: server-side-измерение, продуктовая аналитика, сквозная атрибуция и нормальная работа с экспериментами.
Решение строили по полочкам:
— вынесли часть событий на server-side, чтобы уменьшить потери из-за privacy-first ограничений;
— объединили поведенческие данные сайта, приложения и CRM в единую модель;
— отказались от слепой веры в last-click и добавили инкрементальность (измерение добавочного эффекта) для ключевых каналов;
— контент и SEO стали считать не по трафику сами по себе, а по вкладу в конверсию и возвраты;
— для команды маркетинга и продукта сделали общие метрики: не «показы», а выручка, повторные покупки, доля новых маршрутов, стоимость инкрементального заказа.
Результат у таких систем обычно не в одном «магическом» KPI, а в качестве управления: быстрее отключаются неэффективные связки, точнее масштабируются рабочие, меньше конфликтов между маркетингом и аналитикой. В кейсе Aviasales ценность именно в этом: канал перестаёт быть набором разрозненных кампаний и становится частью операционной системы роста.
Урок простой: в 2026 году MarTech-стек должен обслуживать не отчётность, а решение бизнес-задачи. Если у вас нет единой модели данных, server-side-слоя и проверки инкрементальности, вы оптимизируете не выручку, а удобную иллюзию выручки.
— @MarTechStackRu
В 2026 году у B2B и e-com всё чаще одна и та же проблема: каналы есть, отчёты есть, а управляемой выручки нет. История Aviasales здесь показательная: бренд давно живёт не только в performance, а в связке продукта, контента и данных. Для marketing operations это хороший пример того, как строится MarTech-стек под не «трафик», а под решение задачи бизнеса.
Контекст был типовой для зрелого digital-продукта: органика и платный трафик уже не дают роста «по инерции», last-click искажал вклад каналов, а контент в поиске всё сильнее зависел от topical authority — тематического авторитета, а не от объёма публикаций. В такой среде просто купить больше показов недостаточно: нужен единый контур измерения и быстрые циклы тестов.
Задача Aviasales была практической: понять, какие точки контакта реально двигают поиск и покупку, а какие только создают видимость эффективности. Для этого важны были не красивые дашборды, а связка: server-side-измерение, продуктовая аналитика, сквозная атрибуция и нормальная работа с экспериментами.
Решение строили по полочкам:
— вынесли часть событий на server-side, чтобы уменьшить потери из-за privacy-first ограничений;
— объединили поведенческие данные сайта, приложения и CRM в единую модель;
— отказались от слепой веры в last-click и добавили инкрементальность (измерение добавочного эффекта) для ключевых каналов;
— контент и SEO стали считать не по трафику сами по себе, а по вкладу в конверсию и возвраты;
— для команды маркетинга и продукта сделали общие метрики: не «показы», а выручка, повторные покупки, доля новых маршрутов, стоимость инкрементального заказа.
Результат у таких систем обычно не в одном «магическом» KPI, а в качестве управления: быстрее отключаются неэффективные связки, точнее масштабируются рабочие, меньше конфликтов между маркетингом и аналитикой. В кейсе Aviasales ценность именно в этом: канал перестаёт быть набором разрозненных кампаний и становится частью операционной системы роста.
Урок простой: в 2026 году MarTech-стек должен обслуживать не отчётность, а решение бизнес-задачи. Если у вас нет единой модели данных, server-side-слоя и проверки инкрементальности, вы оптимизируете не выручку, а удобную иллюзию выручки.
— @MarTechStackRu
Как PwC пересобрала работу с маркетинговыми данными и сократила ручной труд
PwC — не про «ещё один инструмент», а про инфраструктуру маркетинга и продаж. У компании была типичная для крупного B2B-набора проблема: данные о лидах и клиентах жили в разных системах, отчёты собирались вручную, а маркетинг не мог быстро показать вклад в выручку. Для 2026 года это уже слабое место: классическая модель MQL/SQL теряет силу, а на первый план выходит RevOps — единая ответственность маркетинга, продаж и клиентского сервиса за доход.
Задача была практическая: сократить время на сведение данных, убрать разрывы между каналами и дать команде единую картину по воронке. Вместо очередного «витринного» проекта PwC выстроила связку маркетинговых систем вокруг общей логики данных: сбор, очистка, сегментация, передача в CRM и отчётность без ручной склейки.
Что это дало:
— 24,8 тыс. часов экономии в год за счёт автоматизации процессов работы с данными.
— Минус ручные операции при подготовке отчётов и сверке кампаний.
— Больше прозрачности по пути клиента: от первого контакта до сделки.
Для маркетинг-операций здесь важен не сам набор технологий, а принцип: сначала архитектура данных, потом каналы. Если CRM, автоматизация, аналитика и отчётность не связаны в одну систему, команда будет спорить не о росте, а о том, чьи цифры правильные. В эпоху privacy-first атрибуции, server-side-сбора и роста роли MMM это особенно критично: last-click уже не даёт полной картины.
Урок простой: **MarTech-стек должен экономить не только бюджеты, но и часы команды**. Если инструмент нельзя встроить в общую цепочку данных и измерений, он создаёт не эффективность, а новый слой ручной работы.
— @MarTechStackRuPro
PwC — не про «ещё один инструмент», а про инфраструктуру маркетинга и продаж. У компании была типичная для крупного B2B-набора проблема: данные о лидах и клиентах жили в разных системах, отчёты собирались вручную, а маркетинг не мог быстро показать вклад в выручку. Для 2026 года это уже слабое место: классическая модель MQL/SQL теряет силу, а на первый план выходит RevOps — единая ответственность маркетинга, продаж и клиентского сервиса за доход.
Задача была практическая: сократить время на сведение данных, убрать разрывы между каналами и дать команде единую картину по воронке. Вместо очередного «витринного» проекта PwC выстроила связку маркетинговых систем вокруг общей логики данных: сбор, очистка, сегментация, передача в CRM и отчётность без ручной склейки.
Что это дало:
— 24,8 тыс. часов экономии в год за счёт автоматизации процессов работы с данными.
— Минус ручные операции при подготовке отчётов и сверке кампаний.
— Больше прозрачности по пути клиента: от первого контакта до сделки.
Для маркетинг-операций здесь важен не сам набор технологий, а принцип: сначала архитектура данных, потом каналы. Если CRM, автоматизация, аналитика и отчётность не связаны в одну систему, команда будет спорить не о росте, а о том, чьи цифры правильные. В эпоху privacy-first атрибуции, server-side-сбора и роста роли MMM это особенно критично: last-click уже не даёт полной картины.
Урок простой: **MarTech-стек должен экономить не только бюджеты, но и часы команды**. Если инструмент нельзя встроить в общую цепочку данных и измерений, он создаёт не эффективность, а новый слой ручной работы.
— @MarTechStackRuPro
Атрибуция на основе данных (Data-Driven Attribution)
В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) классическая модель учета последнего клика окончательно теряет точность. Атрибуция на основе данных — это математический метод распределения ценности конверсии между всеми точками касания (touchpoints) в пути клиента, основанный на анализе поведения пользователей.
В отличие от эвристических моделей (где фиксированные веса назначаются вручную, например, «первый клик» получает 100%), Data-Driven подход использует алгоритмы машинного обучения. Система анализирует как совершивших покупку пользователей, так и тех, кто прошел путь, но не стал клиентом, вычисляя реальный вклад каждого рекламного канала в итоговый результат.
Главное отличие: эвристика — это предположение маркетолога, алгоритмическая атрибуция — это расчет вероятностей.
Типичная ошибка: попытка внедрить сложную модель при недостаточном объеме данных. Если в системе менее 15–20 тысяч конверсий в месяц, алгоритм не сможет обучиться корректно, и данные будут искажены.
Пример: пользователь увидел баннер в соцсетях, через неделю перешел по ссылке из рассылки, а затем совершил покупку через прямой заход на сайт. Модель последнего клика отдаст всю заслугу прямому заходу. Data-Driven модель определит, что именно рассылка стала решающим фактором, и присвоит ей большую долю веса, что позволит точнее оптимизировать бюджет в рамках RevOps (управления выручкой).
— @MarTechStackRuPro
В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) классическая модель учета последнего клика окончательно теряет точность. Атрибуция на основе данных — это математический метод распределения ценности конверсии между всеми точками касания (touchpoints) в пути клиента, основанный на анализе поведения пользователей.
В отличие от эвристических моделей (где фиксированные веса назначаются вручную, например, «первый клик» получает 100%), Data-Driven подход использует алгоритмы машинного обучения. Система анализирует как совершивших покупку пользователей, так и тех, кто прошел путь, но не стал клиентом, вычисляя реальный вклад каждого рекламного канала в итоговый результат.
Главное отличие: эвристика — это предположение маркетолога, алгоритмическая атрибуция — это расчет вероятностей.
Типичная ошибка: попытка внедрить сложную модель при недостаточном объеме данных. Если в системе менее 15–20 тысяч конверсий в месяц, алгоритм не сможет обучиться корректно, и данные будут искажены.
Пример: пользователь увидел баннер в соцсетях, через неделю перешел по ссылке из рассылки, а затем совершил покупку через прямой заход на сайт. Модель последнего клика отдаст всю заслугу прямому заходу. Data-Driven модель определит, что именно рассылка стала решающим фактором, и присвоит ей большую долю веса, что позволит точнее оптимизировать бюджет в рамках RevOps (управления выручкой).
— @MarTechStackRuPro
Эволюция атрибуции: отказ от трекинга в пользу моделирования
В текущем квартале заметен рост интереса к MMM (маркетинговому маркетинговому моделированию) в компаниях среднего сегмента. Если раньше такой подход к оценке эффективности был прерогативой крупных корпораций с огромными бюджетами, то теперь инструменты на базе статистического анализа данных становятся доступны для повседневного управления performance-маркетингом (маркетингом результативности).
Технические команды все чаще отключают или ограничивают сбор данных через клиентские пиксели, переходя на server-side (серверную) передачу событий. Вслед за этим меняется стек: вместо привычных систем сквозной аналитики, опирающихся на cookies (файлы идентификации пользователя), специалисты внедряют платформы для оценки инкрементальности (дополнительной ценности канала).
Инструменты теперь запрашивают не просто факт «клика», а исторические данные по транзакциям, сезонности и внешним факторам рынка. Внешне это выглядит как замедление отчетности: вместо данных в реальном времени управление переходит к итерациям раз в неделю или месяц.
Замечаете ли вы, что переход от индивидуального трекинга пользователей к агрегированным статистическим данным требует пересмотра привычных дашбордов в командах RevOps (операционного управления выручкой)?
— @MarTechStackRu
В текущем квартале заметен рост интереса к MMM (маркетинговому маркетинговому моделированию) в компаниях среднего сегмента. Если раньше такой подход к оценке эффективности был прерогативой крупных корпораций с огромными бюджетами, то теперь инструменты на базе статистического анализа данных становятся доступны для повседневного управления performance-маркетингом (маркетингом результативности).
Технические команды все чаще отключают или ограничивают сбор данных через клиентские пиксели, переходя на server-side (серверную) передачу событий. Вслед за этим меняется стек: вместо привычных систем сквозной аналитики, опирающихся на cookies (файлы идентификации пользователя), специалисты внедряют платформы для оценки инкрементальности (дополнительной ценности канала).
Инструменты теперь запрашивают не просто факт «клика», а исторические данные по транзакциям, сезонности и внешним факторам рынка. Внешне это выглядит как замедление отчетности: вместо данных в реальном времени управление переходит к итерациям раз в неделю или месяц.
Замечаете ли вы, что переход от индивидуального трекинга пользователей к агрегированным статистическим данным требует пересмотра привычных дашбордов в командах RevOps (операционного управления выручкой)?
— @MarTechStackRu
Как CRM и CDP помогли B2B-команде сократить ручную сборку сегментов и ускорить запуск кампаний
У маркетинг-операций в B2B часто одна и та же боль: данные о лидах, сделках, активности клиентов и рассылках живут в разных системах. В 2026 году это особенно заметно: классическая воронка MQL/SQL уже не даёт прежнего эффекта, а RevOps требует, чтобы маркетинг, продажи и customer success работали с одной версией правды.
Один из типовых кейсов — компания с длинным циклом сделки и несколькими каналами привлечения решила собрать стек вокруг CRM и CDP (customer data platform — платформа клиентских данных). Задача была не «поставить ещё один инструмент», а убрать ручную склейку сегментов и сделать запуск коммуникаций быстрее и точнее.
Что сделали:
— связали CRM, сайт, email-рассылки и продуктовую аналитику в единую схему данных;
— настроили единые правила идентификации контакта и компании;
— вынесли сегментацию в CDP, чтобы маркетолог не собирал списки вручную в каждом канале;
— передали триггеры на событийную логику: посещение страниц, возврат в продукт, остановка активности, изменение статуса сделки.
Результат оказался прикладным, а не «про красоту архитектуры»:
— время на подготовку сегмента для кампании сократилось с нескольких часов до минут;
— запуск триггерных цепочек стал быстрее, потому что не требовал ручной выгрузки и сверки;
— меньше стало ошибок из-за разных версий базы;
— sales и маркетинг начали смотреть на одни и те же статусы, а не спорить о качестве лидов.
Здесь важен не сам набор технологий, а принцип: **сначала единая модель данных, потом автоматизация**. Если построить интеграции без общей логики, стек просто ускорит хаос.
Урок для marketing operations простой: в 2026 году ценность MarTech-стека — не в количестве подключённых сервисов, а в том, насколько быстро он превращает разрозненные события в управляемые сценарии. Чем меньше ручной сборки, тем выше скорость реакции и тем дешевле ошибка.
— @MarTechStackRu
У маркетинг-операций в B2B часто одна и та же боль: данные о лидах, сделках, активности клиентов и рассылках живут в разных системах. В 2026 году это особенно заметно: классическая воронка MQL/SQL уже не даёт прежнего эффекта, а RevOps требует, чтобы маркетинг, продажи и customer success работали с одной версией правды.
Один из типовых кейсов — компания с длинным циклом сделки и несколькими каналами привлечения решила собрать стек вокруг CRM и CDP (customer data platform — платформа клиентских данных). Задача была не «поставить ещё один инструмент», а убрать ручную склейку сегментов и сделать запуск коммуникаций быстрее и точнее.
Что сделали:
— связали CRM, сайт, email-рассылки и продуктовую аналитику в единую схему данных;
— настроили единые правила идентификации контакта и компании;
— вынесли сегментацию в CDP, чтобы маркетолог не собирал списки вручную в каждом канале;
— передали триггеры на событийную логику: посещение страниц, возврат в продукт, остановка активности, изменение статуса сделки.
Результат оказался прикладным, а не «про красоту архитектуры»:
— время на подготовку сегмента для кампании сократилось с нескольких часов до минут;
— запуск триггерных цепочек стал быстрее, потому что не требовал ручной выгрузки и сверки;
— меньше стало ошибок из-за разных версий базы;
— sales и маркетинг начали смотреть на одни и те же статусы, а не спорить о качестве лидов.
Здесь важен не сам набор технологий, а принцип: **сначала единая модель данных, потом автоматизация**. Если построить интеграции без общей логики, стек просто ускорит хаос.
Урок для marketing operations простой: в 2026 году ценность MarTech-стека — не в количестве подключённых сервисов, а в том, насколько быстро он превращает разрозненные события в управляемые сценарии. Чем меньше ручной сборки, тем выше скорость реакции и тем дешевле ошибка.
— @MarTechStackRu