В феврале 2025 Авито провели очередной буткемп для продактов. Дали реальный кейс: новая услуга в долгосрочной аренде, три месяца сбора статистики (октябрь‑декабрь 2024), цель — 500 млн. к 2027 году.

В этом кейсе 99% пользователей не доходят до сценария, где покупка становится возможной.

Получился небольшой социальный эксперимент, который, на мой взгляд, поднимает несколько вопросов к интерпретации метрик и постановке задачи.

Частичную реализацию предложенного мной решения я увидела в апреле 2026 (когда внедрили не знаю, но в октябре 2025 этого не было, то есть спустя год после старта пилота). Не говорю, что команда его читала (слишком уж оно далеко, 300+), но схожее в редких случаях встречалось в топ 10 кейсах.

Начну с проблематики:

Первое. Кейс интересный, если бы не одно «но». Узкое горлышко достаточно явно проявляется в базовых метриках. Оно такое узкое, что практически запирает воронку сверху. Команда Авито ещё на своём уровне могла устранить этот «баг» (первого месяца пилота хватило бы для отладки), получить адекватные результаты по низу воронки — и только потом готовить кейс для буткемпа.

О чем это может говорить — о том, что метрики интерпретируются без достаточного учета процессов, стоящих за ними. Небольшой тизер, ключевая проблемная зона считывается при маркетинговом (и даже бытовом) анализе продукта.

Второе. Критерии оценки смещают фокус участников в сторону демонстрации инструментов, а не решения задачи — заработать 500 млн. за год к 2027 году на услуге.

Эти критерии имели бы смысл при отлаженной воронке, упёршейся в естественный потолок. Но даже в этом случае «заработать 500 млн. за год» решается, прежде всего, математическим путем.

• Чем помогут продукты конкурентов, если мы не знаем их юнит‑экономики?

• Что даст изучение зарубежных рынков? Основной баг определяется сразу, проще посмотреть на свои метрики, чем в чужие кейсы.

• И самый фрустрирующий — сегменты пользователей. Для чего? Показать, что воронка заперта сверху одинаково для всех?

Если все это — отражение реального рабочего процесса, то это сигнал о потенциально избыточных трудозатратах при движении к цели.

• IT & Digital после пандемии росли на волне цифровизации — часто органически, даже если ты ничего не оптимизировал. Поэтому можно было ссылаться на видение и чувствовать себя отлично. В текущих кризисных реалиях, когда надо быть эффективным на уровне каждой транзакции, запрос на грамотное использование данных по их прямому назначению, должен, как минимум, появиться.

Третье. В ряде топовых решений встречаются математические и логические несоответствия (подробный разбор оставлю за рамками этой статьи). Демонстрация владения инструментами приведена, но не ясно, как эти инструменты ведут к поставленной цели.

• Здравые мысли теряются в тонне не применимой к задаче работы или опираются на субъективные оценки (например, RICE), а не цифры. Глобально такой подход несет в себе риски избыточных трудозатрат без гарантированного влияния на результат.

• Рейтинг формируется самими участниками (каждый оценивает и ранжирует 10 работ).

Возникает вопрос о бизнес‑ценности такого формата буткемпа, когда ошибка/ недоработка одних множится на ошибку других. В то же время продукт простаивает около года с запертым входом с узким просветом у входной двери.

Разбор кейса с решением

Маркетинговый анализ до цифр

Представьте, что Вы ищете жилье в долгосрочную аренду. Открыв экран с фильтрами, вы, скорее, оперируете параметрами жилого помещения.

• Что для вас название «Ранний доступ к контактам», скорее всего — белый шум. Оно абсолютно техническое, неочевидное и не доносящее ценность.

• Если нажать на знак вопроса, пользователь видит (и сейчас это сохраняется): «Только новые объявления, опубликованные в течение 6 часов. Просмотр контактов — платный».

Появилось желание воспользоваться? Вот и у меня нет, отсюда уже умозрительно были сформированы следущие гипотезы.

Теперь по цифрам. Прилагаю таблицу с первичными преобразованиями и дозапрошенными данными, чтобы было легче считать, первоисточник здесь.

Ограничусь ключевым багом, сформулированном в гипотезе 1 выше из моего решения.

• MAU долгосрочной аренды — 15 млн. человек.

• Использование карточки объявления в РД (фильтр + открытие) — 190 тыс. в месяц. Использование фильтра — 150000.

• Конверсия в нажатие фильтра или просмотр объявления из карточки чуть больше 1% (190т/15млн), а если корректировать второй показатель на уникальных людей, то может быть и меньше. Конверсия для использования только фильтра (а это около 80% всех использований) — еще меньше (150т/15 млн). В любом случае, около 99% пользователей даже не заходят в сценарий, где возможна покупка: воронка на вход закрыта. Эти данные подтверждают гипотезу о том, что основное ограничение находится на входе в воронку (гипотеза 1).

• Почему было бы лучше, если бы команда еще до буткемпа устранила этот баг. Дальнейшие конверсии вполне приличные, но они могут быть сильно смещенными, тк этот 1% прорвавшихся — вероятнее всего — какая‑то узкая/ специфичная/остро‑нуждающаяся ЦА со статусом «вчера выселены». После раскрытия входа, конверсии в нажатие контактной кнопки и в покупку могут сильно скорректироваться. Расчет экономики стрима при текущих вводных не особо валиден.

Критичность ситуации показывает сопоставление «план‑факт».

• В среднем в день нужно продавать 13 699 айтемов, чтобы достичь цели (расчеты в таблице). А мы при текущих метриках прогнозируемо будем продавать 571 за средний по году день (окей, с течением времени все равно метрика могла постепенно расти, но не так радикально, как надо). Разрыв в 24 раза или 4% от цели.

• 15 000 покупок в месяц / (92 — кол‑во дней в 4 квартале /3 месяца) = 489 покупок в день. 571 — коррекция на сезонность, тк пилот был в октябре‑декабре, а нас интересует весь год (Wordstat показал, что сезонность есть и пиковые месяцы — летние, то есть не можем данные пилота экстраполировать на весь год). Перевзвешивание по Wordstat по самому емкому запросу «снять квартиру длительно».

Ключевой вывод: если вход в воронку закрыт, оптимизация нижних этапов не имеет смысла — продукт просто не получает достаточного потока пользователей для достижения цели.

Динамика изменения продукта после:

название фильтра все‑таки сменили, но описание (под знаком вопроса, где «платно») оставили прежним. В целом в названии все еще не хватает call to action (например, «позвони первым»).

Внедрено еще одно решение — сразу при переходе на нужную страницу появляется информация о возможности купить доступ к новым объявлениям, что почти бьется с еще одним моим предложением.

Не всплывающее окно, но суть в целом та же. Здесь с точки зрения маркетинга все отлично — ценность понятна, call‑to‑action есть.

Буткемп закончился. Продукт год простоял с еле открытым входом. В топе оказались решения со скрупулезной проработкой фреймворков и визуальной части, при этом связь предлагаемых решений с целевой метрикой не всегда прослеживалась напрямую.

P. S.1. Интересно, что Авито только повысили цену за 1 объявление до 159 рублей. То есть воронка так открылась, что этого достаточно для достижения цели (предварительно сомневаюсь)?

Другие расчеты, связанные с достаточностью самих айтемов (объявлений в РД), показывали ограничения по их количеству — в какой‑то момент можно упереться в потолок, не достигнув цели. Тут важно учитывать, что и сами такие айтемы теряют привлекательность после публикации (из 6ти часов продажного времени эффективна только часть). И здесь могли бы пригодиться пакеты из гипотезы 4, но это также нуждается в тестировании.

P. S.2. По поводу синтетических данных кейса. По некоторым показателям видно, что они не так далеки от истины, ну и надеемся на здравомыслие — переворачивать метрики с искажением математического смысла — абсурдно.