Как получить 135 000+ оплат бронирований через RuStore

Мобильное приложение «Аэрофлота» — один из основных каналов продаж и обслуживания пассажиров. После 2022 года ситуация с дистрибуцией приложения кардинально изменилась. Официальное приложение авиакомпании исчезло из App Store и Google Play после введения санкционных ограничений, а для пользователей Android основной точкой входа стал RuStore.

«Аэрофлот» впервые запускал продвижение мобильного приложения. Нужно было с нуля выстроить систему привлечения пользователей и увеличить количество оплаченных бронирований, сохраняя целевой CPO.

Основные сложности:

- Приложение продвигалось только через RuStore, так что объем доступного инструментария был ограничен.

- Отсутствовала полноценная мобильная аналитика, а также не были настроены события внутри приложения.

- Не было исторических данных и бенчмарков, отсутствовали накопленные аудитории.

- Бренд предъявлял строгие требования к креативам в рамках консистентности коммуникации и площадкам для размещения.

- Ярко выраженная сезонность и геополитическая ситуация перманентно влияли на установки. 

Главная задача — привлекать пользователей в приложение и масштабировать количество оплат без ухудшения экономики кампаний.

Сначала — аналитика, потом — трафик

Первой задачей стала настройка базовой аналитики и системы трекинга. Что сделали:

1. Выстроили инфраструктуру. Интегрировали AppMetrica и настроили события по всей воронке (указаны только основные):

• установка приложения;

• поиск рейса;

• начало бронирования;

• переход к оплате (пользователь дошел до экрана оплаты, но еще не завершил);

• успешная оплата билета.

Разделение событий «дошел до оплаты» и «оплатил» критично: именно оно позволяет видеть, на каком шаге теряются пользователи, и оптимизировать кампании не только на финальную покупку, но и на промежуточное намерение — тех, кто уже почти купил.

2. Подготовили дашборд в DataLens для ежедневного мониторинга — чтобы вся команда видела полную картину в одном месте, а не собирала ее по кабинетам разных площадок.

3. Начали собирать аудитории пользователей с самого старта. Ретаргетинг планировался позже, но качество его сегментов напрямую зависит от объема накопленных к моменту запуска данных.

4. Настроили атрибуцию по показам со стандартным окном без сужения. Для  вертикали путешествий это обоснованно: пользователь может увидеть рекламу утром, обдумать направление и вернуться к вечеру.

5. Перешли на отчет «Конверсии» — он дает чистую картину без задвоений, в то время как стандартный отчет AppMetrica по кампаниям возврата пользователей дублирует данные при разбивке по дням и по креативам. 

Вперед за новичками: запуск UA-кампаний

Все рекламные кампании вели пользователя только в RuStore как единственную точку входа в приложение.

Стартовали с Яндекс Директа, затем подключали и тестировали дополнительные источники. Основной фокус в кейсе — на трех ключевых каналах:

• Яндекс Директ;

• VK Реклама;

• Bidease.

Дополнительно тестировались: рекламная площадка RuStore, Mi Ads, Xapads и другие источники, но часть из них не смогла попасть в KPI или не получила достаточного объема целевых действий для обучения алгоритмов.

Медиабайер Rocket10 Олеся Денисова:

«Работа с Android-аудиторией через RuStore открывает неочевидные возможности даже в премиальном сегменте авиаперевозки. Нужно лишь правильно выстроить воронку и сегментацию. Множественные тесты таргетов обязательно дадут результаты, а ограничения канала — не приговор, а повод найти точную настройку».

Яндекс Директ: главный источник трафика

Яндекс запустили первым, и он оставался основным каналом на протяжении всего периода. Работали по двум направлениям: привлечение новых пользователей через Поиск и РСЯ, а также возврат существующих через ретаргетинг. В кампаниях по привлечению новых пользователей лучший результат показал Поиск. РСЯ давала слишком дорогой трафик, поэтому ее оставили только для ретаргетинговых кампаний.

Поисковые кампании сосредоточили на четырех основных категориях запросов:

1. Брендовые. Человек, который вводит «Аэрофлот» в поисковую строку, уже знает бренд и уже мотивирован. Конверсия здесь принципиально выше, чем по категорийным запросам. 

2. Категорийные. Пользователь ищет не конкретный бренд, а саму услугу: авиабилеты, перелеты, направления или тип поездки. Основная задача таких кампаний — расширять охват и привлекать новую аудиторию, которая еще не определилась с авиакомпанией. 

3. Транзакционные. Это аудитория с уже сформированным спросом и явным намерением совершить покупку. Такие запросы давали более качественный трафик, но требовали аккуратной оптимизации из-за высокой стоимости аукциона. 

4. Конкурентные. Кампании были направлены на пользователей, которые уже рассматривают другие авиакомпании или агрегаторы. Использовали как дополнительный источник для расширения охвата и тестирования новых сегментов аудитории. 

Оптимизацию проводили точечно — по нескольким срезам сразу:

По аудитории. Исключили сегменты, которые дают слишком дорогую или нулевую конверсию в покупку:

• мужчин и женщин старше 55 лет; 

• женщин от 18 до 24 лет. 

По устройствам. Исключили ряд недорогих моделей Vivo, сократили долю Infinix и Tecno. Пользователи на этих устройствах стабильно давали более высокую стоимость покупки.

По географии. Отключили таргетинг на ряд городов, где стоимость привлечения покупателя стабильно выходила за рамки целевых показателей.

По итогам кампаний по привлечению новых пользователей в Яндексе конверсия из установки в покупку составила 12%.

VK Реклама: контекстный таргетинг как главный инструмент

VK Рекламу подключили как дополнительный источник для привлечения новых пользователей. 

Какие стратегии оптимизации тестировали:

Запускали кампании с оптимизацией на разные события:

• установку приложения;

• переход к оплате — пользователь дошел до оплаты, но не завершил покупку;

• успешную оплату бронирования.

Лучше всего себя показала оптимизация на установки.

Оптимизация сразу на покупку работала нестабильно: алгоритму не хватало объема конверсий для полноценного обучения. А оптимизация на промежуточное событие хоть и приводила более «мотивированную» аудиторию, но ухудшала экономику закупки.

Также протестировали широкий набор таргетингов и получили несколько неочевидных выводов:

По аудитории. Разделение мужчин и женщин по отдельным кампаниям не давало прироста — лучше работала единая аудитория. Оптимальный возрастной диапазон — 21–55 или 21–75 лет. Таргетинг по доходу «выше среднего» и «высокий» отрабатывал хорошо. Не сработала связка «семья с детьми» плюс релевантный креатив — установки оказались дорогими.

По географии. Вся Россия работает лучше, чем сужение до городов-миллионников. Исключение — Аэрофлот Шаттл, рейсы между Москвой и Санкт-Петербургом, где узкое гео оправдано самим продуктом.

Контекстный таргетинг оказался лучшим инструментом на площадке. Работали с несколькими типами ключей: общие категорийные («авиабилеты», «авиарейсы»), конкуренты-авиакомпании, конкуренты-агрегаторы, связки «направление плюс сезон». Отдельно тестировали управление сроком поиска — окна в 5, 10, 20 и 30 дней давали разный состав аудитории.

По итогам кампаний VK Реклама показала самую низкую стоимость привлечения среди всех источников.

Bidease: программатик за пределами классических экосистем

Bidease подключили для масштабирования за пределами Яндекса и ВК. Программатик дает доступ к рекламным площадкам, которые недоступны в закрытых экосистемах, и позволяет находить пользователей в других контекстах: в играх, утилитах, стриминговых сервисах.

Работали с ML-моделями и оптимизацией по конкретным площадкам — это позволяет точнее определять, какие из них дают качественный трафик, и исключать неэффективные. Дополнительно применяли антифрод-механики и оптимизацию не на установку, а на глубокие события внутри приложения — переход к оплате и успешную покупку.

Тестировали следующие форматы: баннеры, нативные форматы, видео, игровые форматы, анимированные баннеры.

Ретаргетинг в Bidease разделяли по таким сегментам: установили, но не купили / начали бронирование / покупали раньше, но перестали / искали рейс без завершения.

По итогам кампаний на привлечение через Bidease конверсия из установки в покупку составила 10%.

Возврат пользователей: единая система сегментации

Через месяц после старта — начали активно развивать ретаргетинг. К этому моменту уже накопился достаточный объем данных для сегментации аудиторий.

Основные сегменты:

• все установившие приложение, но не совершившие покупки;

• начавшие бронирование, не завершившие;

• искавшие рейс без покупки;

• покупавшие более 30 дней назад (реактивация).

Ретаргетинг в Яндексе выстроили как самостоятельную систему с разными кампаниями под разные аудитории и форматы:

1. Поиск — по аудитории покупателей, а также на тех, кто искал билеты, но не совершил покупку.

2. Рекламная сеть Яндекса — по аудитории всех установивших приложение.

3. Рекламная сеть Яндекса — по аудитории покупателей, а также на тех, кто искал билеты, но не совершил покупку.

Аудитории собирали через данные AppMetrica (GAID). Отдельно исключали внутреннюю аудиторию Аэрофлота: сотрудников и ряд других внутренних пользователей, которые иначе попадали бы в воронку и искажали метрики.

Креативная стратегия

Главной задачей было сохранить консистентность коммуникации и соответствие требованиям брендбука «Аэрофлота». При этом команда Rocket10 учитывала специфику мобильного маркетинга: в перформанс-кампаниях лучше работают нативные форматы, которые быстро привлекают внимание и понятно доносят основное сообщение.

Команда Rocket10 предложила протестировать такой подход, а «Аэрофлот» поддержал инициативу. Лучше всего отработали такие подходы:

Пользовательский контент — съемка от первого лица, живые форматы без студийного лоска. 

Данный ролик показал лучший результат: CTR около 10%. И это неудивительно — в нативном формате просто и доступно рассказывается о преимуществах Аэрофлота и удобстве бронирования. 

Юлия Изосимова, руководитель перформанс-маркетинга Аэрофлот:

«Для крупного бренда тестирование новых форматов всегда требует баланса между скоростью эксперимента и последовательностью коммуникации. Важно заранее определить допустимые границы и критерии оценки результата. В этом случае нам помог партнёрский подход: команда Rocket10 обосновала гипотезу, а мы вместе нашли способ проверить её без потери узнаваемости бренда. Такие тесты позволяют постепенно развивать коммуникацию и принимать решения на основе данных»

Статичные баннеры с конкретными направлениями: Стамбул, Анталья, Пхукет, Дубай. Кликабельность около 2,5%. Работают предсказуемо, хорошо реагируют на сезонность. Важно отслеживать геополитическую обстановку и своевременно вносить изменения в креативы в случае отмены рейсов. 

Скидки. Заметный прирост дала акция с распродажей — в периоды ее действия показатели кампаний ощутимо росли.

Сезонные креативы. Адаптация креатива под время года тоже дает результаты и повышает CTR.

При смене расписания с зимнего на летнее показатели просели. Помогла акция с распродажей — она вернула объем. 

В итоге статичные баннеры показали лучший результат. Кликабельность на наиболее эффективных из них — около 3%. Видео и анимация значительно дороже в производстве, но при этом их кликабельность — менее 1%.

За период с августа 2025 по июнь 2026 команда Rocket10 помогла:

• привлечь более 135 000 оплат бронирования с сохранением планового CPO на протяжении всего периода;

  

• с нуля выстроить систему продвижения мобильного приложения;

• настроить полноценную аналитику и отслеживание действий пользователей;

• собрать аудитории для масштабного возврата пользователей;

• удерживать целевые показатели по стоимости покупки без потери объема трафика.

Но главный результат проекта заключается не только в объеме оплат. Команда показала, что даже внутри одного магазина приложений можно масштабировать продвижение, если:

• правильно выстроить аналитику;

• разделять аудитории по этапам воронки;

• обучать рекламные кампании на действиях глубже установки;

• регулярно тестировать гипотезы;

• адаптировать креативы под сезонность и поведение пользователей.

Главное ограничение в продвижении мобильных приложений — не присутствие только в одном сторе, а в отсутствие данных и системной работы с ними.