О бизнесе "с нуля" в 2015г. Снимите, наконец, "розовые очки"!

Люди
Поскольку Aviasales — технологическая компания, главное для неё — это люди. Процесс найма людей не менялся за всё время существования компании. 90% людей, которые работают в Aviasales, были приняты на работу после первого собеседования.

Собеседования проходят очень быстро и коротко: от встречи с кандидатом до решения проходит всего несколько дней. Долгое время команда жила в состоянии «флера» компании, офис которой находится на райском острове Пхукет около моря. К сожалению, за последние годы ситуация изменилась.

Молодые профессионалы хотят в Европу, в долину. Юго-восточная Азия не совсем похожа на долину, я бы даже сказал, совсем не долина. В Aviasales мы начали испытывать некоторые трудности поиска людей. При этом мы всё равно ищем сами, почти никогда не пользовались консультантами для найма. И, кажется, единственный человек, которого компания нашла с помощью HR-консультантов — это я.

Мы столкнулись с проблемой внутреннего вертикального роста внутри компании. К сожалению, решить её до конца не смогли. У нас хорошо это получается с техническими специалистами, но, к сожалению, не получается с менеджерами по продукту. Профессионалов в продуктовом маркетинге на рынке очень мало.

По этой причине мы с нашим партнёром Sports.ru запускаем курс product-менеджеров. Также испытываем трудности с поиском senior-специалистов, топов. Для себя мы придумали историю, которая называется тест-драйв.

Приглашаем людей в офис на Пхукете, они живут у нас неделю, общаются с людьми, после чего мы обмениваемся мнениями и решаем, нанимать человека или нет. Так мы экономим три месяца и тратим средства только на билет до Пхукета и обратно.

Пирамида принятия решений
Как менялись процессы внутри компании? Мы называем это — пирамида принятия решений. Несмотря на то, что мы — стартап, мы по-прежнему остаемся компанией, которая привлекла инвестиции. У нас есть акционеры, совет директоров, нам приходится жить в рамках неких правил.

Более того, мы как транзакционная компания получаем деньги от каждого билета, который найден и продан с помощью нашего сервиса. Поэтому нам довольно просто ставить себе цели на несколько лет вперёд. Стратегия на 2-3 года, как вершина пирамиды, измеряется в простых величинах — это билеты и деньги.

Цели и прогнозы устанавливаются теми же людьми, которые будут этих показателей достигать. Стратегии детализируются на основные направления деятельности, где стейкхолодеры решают, куда им надо прикладывать усилия в ближайший год, чтобы достичь тех показателей, которые мы продали акционерам, инвесторам и так далее.

Приведём пример: мы закладываем рост продаж билетов с органического канала трафика, из поиска — 150%. Для этого нужно делать крутой контент. Команда может направить все свои усилия на создание контента, потратить на это год. Внутри это детализируется на отдельные проекты, с которыми мы работаем, и закладывается на трёхмесячном планировании всей команды в детальной задаче, которая попадает в спринты.

Пирамидой принятия решений пользуется каждый отдел компании, начиная от маркетинга, заканчивая продуктовой командой и топ-менеджментом. Но при этом мы остаёмся бодрым стартапом и можем на всё это забить, если появится суперидея здесь и сейчас.

Продукт
Внутри продукта мы естественно всё запускаем через A/B-тесты. Но это не история про то, что мы, как и все, тестируем через A/B. Я хочу поделиться рядом правил, которыми мы руководствуемся при A/B-тестировании.

Мы никогда не тестируем одновременно технологические изменения и UX-изменения. Один раз так сделали, когда запустили новый интерфейс и технологию в поисковой выдаче авиабилетов. Запустили в A/B и проиграли на 40%. Занимались этим 4 месяца. Получили результат поражения в 40%. В итоге после этого мы ещё четыре месяца мучились и делали так, чтобы они друг друга догнали.

Сейчас мы стараемся все эксперименты проводить в режиме Cheap&dirty. То есть из недорогих экскрементов, и это работает. Еще мы научились вовремя говорить себе «стоп», если что-то не летит.

Пример истории про «не летит» очень простой. Мы решили, что не будем показывать все билеты в поиске, покажем всего три билета: самый дешевый, самый оптимальный и какой-нибудь ещё. И всё остальное тоже уберём: фильтры, выдачу, рекламу. Выкатили, пользователям не понравилось, потому что они сами, оказывается, не знают, чего хотят. Людям интересно сравнивать. Посмотрели на результаты, забыли про эту идею и больше никогда про неё не вспоминали.

Процесс в разработке
В Aviasales уже два года нет технического директора. Что нам это дало? Во-первых, у нас появился вертикальный рост среди разработчиков внутри команд. У нас появились роли Dev-head внутри каждой команды. Это не история про тимлида. У нас никогда не было тимлидов, разработчики всегда были на одном уровне вертикали.

Dev-head — человек, за которым в итоге стоит решение, какую технологию выбрать. Появилось чуть больше саморегуляции внутри команд. Каждая команда внутри компании, будь то маркетинг или команда из разработки, — сама принимает решение о том, как правильно поступать. Исторически команды формировались по проектам, потом по продуктам. Сейчас же они объединились в одну команду.

Маркетинг
Aviasales знают по нашему реактивному, дикому, сумасшедшему маркетингу в соцсетях или email-рассылках.

Во-первых, не всегда получается круто перформить в маркетинге. Это не значит, что мы не попали в чьё-то понимание чувства юмора. Среди миллиона ивентов, шуток, реакций в соцсетях, какие-то просто проходят незамеченными. Нет рецепта, по которому мы делаем удачные кейсы в SMM или рассылках.

Мы нашли ту грань, на которой это получается делать часто и убедительно, но при этом надо понимать, что за реактивным и ситуативным маркетингом стоит большой пласт стратегии в SMM и контенте, и в самом маркетинге. Всё по той же пирамиде принятия решений — есть большая команда, которая генерирует огромное количество различных идей, гипотез, проверяет их.

Мы постоянно проводим какие-то эксперименты, и эти эксперименты даже бывают дорогими, в которые мы, быстро принимая решение, вкладываем деньги и видим результат.

Из самых больших и важных примеров 2017 года — Юра Дудь. Мы как-то раз разговаривали с ним на какие-то отвлечённые темы. Я с ним раньше работал. И он между делом рассказал, что запускает блог на YouTube, и предложил вместе что-то попробовать. Мы потратили на решение примерно три часа и договорились, что весь первый сезон мы работаем с ним на эксклюзиве. И мы проработали год.

Юра взлетел, мы получали массу хайпа, для нас это был суперуспешный кейс. В интервью между топовым видеоблогером YouTube, человеком, который открыл новую аудиторию YouTube в России, между ним и брендом Aviasales стоял знак равенства, потому что он сидел в нашем мерче, каждые 3 минуты упоминал Aviasales и делал это очень круто.

При этом есть другая история. Мы стали одной из первых компаний, которая инвестировала в рекламу в киберспорте. Эта команда Na’Vi. Это антикейс. Абсолютно неудачный для нас эксперимент. Мы часто экспериментируем, делаем что-то первыми.

Аналитика
Аналитика — это тот провал, о котором вообще не стоит рассказывать. Многие рассказывают про свои отделы аналитики, в которых работают 18 человек — UX-аналитики и так далее.

У нас огромное количество данных. Один поиск Aviasales — это 200 МБ данных. В день у нас 2 млн поисков. И это только билеты. Есть ещё отели и другие внутренние детали. Со статистикой особых проблем не было, поскольку мы transaction-based-компания, нам надо постоянно считать деньги.

А что делать с этим огромным объёмом данных, который никуда не помещается? К нему невозможно обращаться, куда ты его ни положишь, он стоит космических денег. Мы постоянно ломали голову, зачем нам эти показатели вообще нужны. Мучились страшно, и объективно мало у кого на рынке есть такая суперэффективная команда аналитики, которая на основе этого деньги зарабатывает. Да, есть варианты, как использовать данные: для рекламы, кейсов, ретаргетинга и так далее.

Но мы никак не могли придумать, как получить существенную пользу от аналитики в поиске билетов. В итоге во время хакатона это получилось случайно. Ребята ради эксперимента решили взять огромный массив данных и попробовать предсказать цены на авиабилеты.

За 48 часов написали элементарную модель, которая предсказывала цены на авиабилеты по направлению «Москва — Пхукет» с точностью, которая была сильно круче, чем кэш, который у нас был. Мы её прогоняли по предыдущим данным, посмотрели — получилось.

Под этот проект собрали отдельную команду и назвали её «Пророк». У проекта есть кусочек, который называется «Моисей», он бегает вокруг и собирает данные. Сейчас этим механизмом пользуются все люди, которые заходят на Aviasales. Наконец, мы нашли данным применение, заработали на этом деньги и, к тому же, помогаем пользователям. Я теперь могу говорить, что мы не mobile-first-компания. Мы AI-first-компания.