Кейс Rocket10 и «Аэрофлот»: как получить более 135 000 оплат бронирований через RuStore

Агентство Rocket10 рассказало Sostav, как команда выстроила продвижение приложения «Аэрофлота» с фокусом на RuStore и привлекла более 135 000 оплат бронирований при попадании в KPI (ключевые показатели эффективности) по CPO (сost per order — цена за заказ).

О проекте

Клиент: «Аэрофлот»
Регион: РФ
ОС: Android
Магазин приложений: RuStore
Трекер: AppMetrica
Период РК: август 2025 — июнь 2026
Задача: увеличение оплат бронирования с соблюдением KPI по CPO

О клиенте

«Аэрофлот» — авиакомпания России, национальный перевозчик, выполняющий рейсы в десятки стран и сотни городов России. 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.

С какими ограничениями столкнулись

Для «Аэрофлота» это был первый запуск рекламы мобильного приложения, поэтому команда Rocket10 выстраивала продвижение с нуля.

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.

При этом бизнесу нужен был стабильный рост оплат бронирований с соблюдением KPI по CPO.

Сначала — аналитика, потом — трафик

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

• 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.

• Подготовили дашборд в DataLens для ежедневного мониторинга — чтобы вся команда видела полную картину в одном месте.
• Начали собирать аудитории пользователей с самого старта. Ретаргетинг планировался позже, но качество его сегментов напрямую зависит от объема накопленных к моменту запуска данных.
• Настроили атрибуцию по показам со стандартным окном без сужения. Пользователь может увидеть рекламу утром, обдумать направление и вернуться к вечеру.
• 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.

«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 дорогой трафик, поэтому ее оставили только для ретаргетинговых кампаний.

Поисковые кампании сосредоточили на четырех основных категориях запросов:

• Брендовые.
• Категорийные.
• Транзакционные.
• Конкурентные.

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 — они стабильно давали более высокую стоимость покупки.

• По географии. Отключили таргетинг на ряд городов, где стоимость привлечения покупателя 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. 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 — от 21до 55 или от 21 до 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 дал доступ к рекламным площадкам, которые недоступны в закрытых экосистемах, и позволил 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.

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, где лучше работают нативные форматы, которые быстро привлекают внимание и понятно доносят основное сообщение.

Лучше всего отработали такие подходы:

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

Данный ролик показал лучший результат: CTR около 10%.

• 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. Акция с распродажей 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%.

Что получили в итоге

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.

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