Как пройти собес продакт-менеджера в Aviasales

Что за продукт Aviasales

Aviasales — мета-поисковик авиабилетов и тревел-продуктов. Это не агрегатор-агентство, а посредник между пользователем и реальными продавцами (авиакомпании, агентства). Зарабатывает на комиссии за переход и бронирование. Это меняет логику метрик: главный момент — клик на партнёра, а конверсия в покупку часто измеряется косвенно.

Без понимания этого кандидат на кейсе пытается оптимизировать воронку как у обычного e-commerce и упирается в вопрос «а откуда вы вообще знаете, купил человек билет или нет?». Знаете не всегда — бронирование происходит на стороне партнёра. Часть данных приходит post-click через интеграции, часть — оценочно через когортный анализ.

Дополнительный слой — каналы. Aviasales исторически сильный в SEO и брендовом трафике. Это значит, что значительная часть юзеров приходит «бесплатно», и любой эксперимент должен учитывать, что трафик из разных каналов ведёт себя по-разному. Один и тот же релиз может дать +5% в SEO-сегменте и −3% в платном.

Уровень планки. Aviasales известен довольно техничной планкой на продактов — ждут уверенности в данных и экспериментировании. Тревел — низкочастотный шумный продукт, и работать с этим шумом надо уметь. На senior — стратегия по новым продуктам (отели, страховка, тревел-карты), на middle — структурное мышление и базовая аналитика.

Этапы собеса

Типовая воронка:

1. Рекрутер.
2. Hiring-менеджер.
3. Продуктовый кейс.
4. Аналитика — SQL, A/B, метрики.
5. Cross-functional или поведенческое.
6. Финал.

Всего 4–6 встреч, 3–6 недель — это ориентир, а не гарантия.

Этап	Длительность	Что проверяют
Скрининг	20–30 мин	Мотивация
Hiring-менеджер	45–60 мин	Опыт
Кейс	60 мин	Структура мышления
Аналитика	60–90 мин	SQL, A/B
Cross-functional	45–60 мин	Работа со смежниками
Финал	30–45 мин	Стратегия, фит

Кейсы по тревелу

Кейс на конверсию поиска. «Падает CTR в выдаче. Что копать?» Сегментация по направлениям, типу запроса (туда, туда-обратно, мульти-город), устройству, времени сессии. Гипотезы: изменение партнёров, цена, выдача, релиз, сезонные сдвиги.

Кейс на новый продукт. «Запускаем продукт по подбору отелей. Какие метрики и риски?» Здесь важна каннибализация поиска авиа и сложность атрибуции. Бронирование отелей чаще завершается на стороне партнёра, и атрибуция через cookie работает плохо.

Кейс на сезонность. «Как готовимся к новогоднему пику?» Capacity, ценовые тренды, контент, перформанс маркетинга, нагрузка на инфру.

Кейс на партнёров. «Один партнёр даёт высокий CR, но с высоким уровнем жалоб на отмены. Что делать?» Trade-off между конверсией и качеством. Снижать вес в выдаче, добавлять рейтинг партнёра, ставить более жёсткие SLA. Антипатерн — рубить партнёра сразу: можно потерять выручку, не зная цены отмены.

Кейс на push-стратегию. «Хотим увеличить retention через пуши. Как подойти?» Сегментация по предыдущим поискам, правила частоты, контент (ценовой алёрт vs контентный), atrribution на возврат в продукт.

Кейс на новый рынок. «Запускаем Aviasales в стране N. Какие метрики и риски?» Локальные партнёры, локальная цена, валюта, конкуренция с местными мета-поисковиками.

Шаблон ответа:

1. Уточнить, что считаем (CTR на партнёра ≠ конверсия в покупку).
2. Декомпозиция воронки.
3. Сегментация (направления, устройства, новые/старые).
4. Гипотезы.
5. План эксперимента и горизонт измерения.

Антипатерн — лезть в фичу, не уточнив атрибуцию. В тревеле «успех» можно мерить тремя разными способами и получить три разных вывода.

Метрики мета-поиска

Знать обязательно:

• Запросы, сессии, поиски.
• CTR в выдаче, доля кликов на партнёра.
• Атрибуция бронирований — по post-click данным от партнёров.
• Look-to-book ratio (поиск → бронирование).
• ARPU, средняя комиссия.
• Retention (тревел очень нерегулярный — обычно меряют по полугодиям).
• Net promoter, доля жалоб на партнёров.
• Доля прямых заходов и SEO как ориентир здоровья бренда.

Решение	Главная метрика	Контр-метрика
Изменили выдачу	CTR на партнёра	Look-to-book
Добавили нового партнёра	Доля выручки от него	Жалобы, доля отмен
Push о цене	Возвраты в продукт	Отписки от пушей
Подписка на оповещения	Retention	Средняя комиссия с юзера
Локализация интерфейса	Конверсия в гео	Стоимость поддержки

Тревел — низкочастотный продукт. Многие пользователи возвращаются раз в полгода. Это меняет дизайн A/B и горизонт измерения. Цифры — ориентир, не гарантия.

Аналитическая секция

SQL: оконные функции, когорты, воронки. Часто просят посчитать конверсию из поиска в клик с учётом дедупликации (один юзер может сделать 50 поисков за сессию).

A/B: нужно понимать, что в тревеле очень шумные данные (редкие покупки, большой разброс по средней комиссии). Поэтому:

• Считаем мощность теста заранее.
• Смотрим на прокси-метрики (клики), но валидируем через бронирования.
• Учитываем сезонность.
• Boost: знание CUPED, стратифицированной рандомизации — плюс.

Мини-пример SQL-задачи. «Посчитать конверсию из поиска в клик по партнёру за месяц, учитывая, что один юзер за день делает много поисков». Решение — дедупликация по user_id + day, агрегирование на уровень юзеро-дня, потом доля юзеро-дней с кликом. Без дедупликации цифра завышена.

Антипатерн в A/B — оценивать срок теста на глаз. В тревеле из-за разброса по средней комиссии нужны заметно большие выборки, чем для классического e-commerce — порядки больше как ориентир. Срок теста должен покрывать минимум одну полную фазу сезонности.

Развёрнутый пример. «Падает CTR в выдаче на 8%». Уточняю — на сколько в сравнении с какой базой, по всем направлениям или одному, дата падения совпадает с релизом? Декомпозирую CTR = клики / показы. Сегментирую: новые/старые, мобайл/веб, направления (внутренние/международные). Гипотезы: новый партнёр сместил выдачу, цены конкурентов упали, изменилась сезонная мотивация юзеров (после праздников), технический баг на мобайле. План: сначала диагностика по сегментам, потом проверка релизов, потом A/B на возврат старой выдачи в одном сегменте.

Поведенческая секция

Поведенческое в Aviasales часто пересекается с cross-functional. Кейсы про работу с инженерами и аналитиками — частые. Классические STAR-истории про конфликт, провал, лидерство дополняй сюжетами про принятие решений в условиях шумных данных.

Истории STAR. Что хорошо ложится:

• Ситуация без данных, как принимали решение.
• Конфликт с командой партнёров или маркетинга.
• A/B, который оказался ложноположительным.
• Запуск, который пришлось откатить.
• Кросс-функциональный проект с инженерами и аналитиками.

Формула — Situation → Task → Action → Result, обязательно с цифрами. Цифры не выдумывать.

Как готовиться

1. Неделя 1 — продукт. 10+ поисков в Aviasales и Hotellook, разбор выдачи, фильтров, оповещений, push-уведомлений.
2. Неделя 2 — метрики мета-поиска. Понять разницу look-to-book vs обычной воронки, разобраться с атрибуцией.
3. Неделя 3 — кейсы по 30–45 минут, минимум 5.
4. Неделя 4 — SQL и A/B, особенно power analysis и работа с шумом, мок-интервью.

Ежедневный минимум — 5–10 вопросов в тренажёре, один кейс. На последней неделе — повторение базы. За день до собеса — отдых и сон, а не ещё один кейс.

Что спросить интервьюера

• Какая north star у команды?
• Как устроены приоритизация и эксперименты?
• Самые провальные запуски и что вынесли?
• Как работаете с шумом в A/B?
• Как выглядят первые 90 дней нового продакта?

Частые ошибки

• Считать Aviasales агентством. Бронирование на стороне партнёра, и это меняет всё.
• Игнорировать сезонность. Кейс без учёта сезонов — слабый.
• Слабая работа с шумом в A/B. Посчитать срок теста «на глаз» — красный флаг.
• Не задавать уточняющих вопросов про атрибуцию.
• Слабые истории в поведенческой секции без цифр.
• Зачитывать фреймворки по буквам.

Связанные темы

• Как пройти собес продакт-менеджера в Яндекс Go
• A/B-тесты простыми словами
• CUPED простыми словами
• Воронка конверсии
• Метрики продуктовой аналитики

FAQ

Сколько этапов в Aviasales?

4–6: рекрутер, hiring-менеджер, кейс, аналитика, cross-functional, финал.

Какой уровень SQL?

Middle. Оконки, когорты, воронки, JOIN, GROUP BY.

Нужен ли опыт в тревеле?

Не обязательно. Подойдёт опыт в маркетплейсах или мета-продуктах.

Спрашивают ли про CUPED?

На senior — часто. На middle — плюс, но не обязательно.

Делают ли тестовое?

Иногда. Чаще — кейс на интервью.

Сколько готовиться к собесу?

3–6 недель при наличии опыта в продукте. С нуля — 2–3 месяца.

Как тренировать работу с шумом в A/B?

Читать про power analysis, MDE, CUPED. Решать задачи на расчёт срока теста при разной базовой конверсии и MDE. Полезно держать в голове, что в low-frequency продуктах мощные эффекты ловятся медленно.

Что важнее — продуктовое мышление или аналитика?

В Aviasales — обе ноги. Но аналитика валит больше людей: тревел сложно мерить, и кандидаты часто плывут на вопросах про атрибуцию и шум.

---

Готовьтесь к собесу системно — откройте тренажёр с разборами кейсов, SQL и метрик для продактов.