лет релевантного управленческого опыта
Маркетинговая аналитика · ИИ-трансформация · Стратегия
Денис Зеленский
Директор по маркетинговой аналитике и AI-трансформации
Превращаю аналитику, прогнозирование и искусственный интеллект в работающую систему управленческих решений.
снижение MAE модели прогноза рыночной цены
скорость принятия решений после автоматизации
рост взаимодействий при сокращении бюджета на 80%
СтратегияАналитикаАвтоматизацияЛидерствоРыночная аналитикаЦенообразованиеПрогнозированиеИИ-автоматизацияРабота с топ-менеджментом
01
Профессиональный профиль
Стратегия · Аналитика · Автоматизация · Лидерство
Руководитель с 6+ годами релевантного опыта в стратегическом маркетинге, аналитике и трансформации процессов.
Создаю решения на стыке бизнеса, данных и ИИ, веду их от постановки задачи до внедрения и защищаю результат перед руководством.
02
Опыт работы
Март 2025 — настоящее времяООО «СНХК»Руководитель направления маркетингаСтратегияРыночная аналитикаЦенообразованиеПрогнозированиеИИ-автоматизацияРабота с топ-менеджментом
Прямое подчинение генеральному директору совместного предприятия СИБУРа и «Газпром нефтехим Салавата». Отвечаю за стратегию, рыночную аналитику, ценообразование и развитие внутренних инструментов.
- Создал трёхлетнюю стратегию с повышением эффективности на 40% в условиях кризиса.
- Построил Market Intelligence & Forecasting: 30+ ценовых рядов, многофакторные модели, сценарный анализ и управленческие панели.
- Снизил MAE отдельной прогнозной модели на 42% относительно базового прогноза.
- Автоматизировал с помощью ИИ загрузку и контроль качества данных, расчёты, аналитику и подготовку управленческих материалов.
- Проводил семинары для директоров компаний-участников СП; представленные инструменты были приняты в собственную разработку.
- Подписал новые контракты с повышением премиальности пакета до 20%.
Сентябрь 2023 — март 2025ПАО «Газпром»Ведущий эксперт отдела международного экспортаМеждународные рынкиФинансовое моделированиеNPV / IRRАвтоматизация данныхПереговорыОтчётность для правления
Анализ глобальных рынков СПГ, моделирование эффективности и подготовка решений для топ-менеджмента.
- Разработал модели эффективности, ускорившие принятие решений на 27%.
- Впервые применил языковые модели для автоматизации Excel/VBA-макросов и обработки массивов данных.
- Готовил стратегические отчёты и презентации для защиты проектов перед правлением.
- Оптимизировал процесс подписания международных контрактов на 15–20% по времени.
Февраль 2022 — сентябрь 2023Ingka Centres (МЕГА)Руководитель маркетинговых проектовМаркетинговая стратегияУправление командамиОмниканальные кампанииSMMСобытийный маркетингИИ и визуальные форматы
Управление проектными командами, омниканальными кампаниями, событиями и экспериментальными визуальными форматами.
- Управлял командами до 15 человек и повышал эффективность маркетинга при снижении бюджета на 80%.
- Увеличил взаимодействия в социальных сетях на 200% за три месяца.
- Организовал события с аудиторией более 1 000 участников.
- Использовал ИИ для автоматизации визуальных процессов и создания арт-объектов совместно с местными художниками.
Март 2020 — февраль 2022ФК «Зенит»PR-менеджерСтратегия брендаPRSMMУправление репутациейКонтентКросс-функциональная координация
Стратегия социальных медиа, репутация бренда и координация команд контента, дизайна, видео и ИТ.
- Обеспечил рост аудитории на 24% за год и активности на 67%.
- Повысил долю публикаций с положительной тональностью с 19% до 52%.
- Увеличил упоминания «Газпром Арены» в СМИ на 300%.
03
Образование
Высшее образование
2018 — 2020Высшая школа менеджмента СПбГУМагистр, менеджментСанкт-Петербург, Россия+
Магистерская программа полностью на английском языке с международным треком CEMS.
Выпускная работаУправление сложностью в футбольной индустрии ↗
2019Universidad Adolfo IbáñezCEMS Master in ManagementСантьяго, Чили+
Международный семестр CEMS с фокусом на управлении в Латинской Америке.
- Первое место среди 30 студентов программы.
- Продвигал и организовывал CEMS LATAM Forum с аудиторией около 100 участников.
2014 — 2018Высшая школа менеджмента СПбГУБакалавр, финансовый менеджментСанкт-Петербург, Россия+
Фундаментальная подготовка в корпоративных финансах, оценке инвестиций и количественном анализе.
Выпускная работаАнализ влияния событий на стоимость криптовалюты ↗
Дополнительное обучение
Нейросети для маркетинга
Яндекс Практикум
ИИ-инструменты на практикеProject Manager
Skillbox
Управление проектамиFrontend-разработчик
Skillfactory
JavaScript, HTML, CSSЯзыки
РусскийРоднойАнглийскийC1 · продвинутыйИспанскийB2 · средне-продвинутыйИтальянскийA2 · элементарныйПортугальскийA1 · начальный
04
Ключевые навыки
05
Портфолио
01ООО «СНХК»·Полный цикл · менее 1 месяцаMarket Intelligence за 28 дней
С нуля собрал масштабируемую систему рыночной аналитики, прогнозирования и ценообразования для решений генерального директора.
< 1 мес.от задачи до рабочей системы30+ценовых и факторных рядовОткрыть кейс↘
Market Intelligence за 28 дней
С нуля собрал масштабируемую систему рыночной аналитики, прогнозирования и ценообразования для решений генерального директора.
ООО «СНХК»Задача
- Рыночные данные, валютные курсы, внутренние расчёты и коммерческие гипотезы находились в разных файлах и обновлялись вручную.
- Руководству требовался единый инструмент, который объясняет причины изменения цены и переводит сигнал в сценарий решения.
Подход
- Собрал более 30 ценовых и факторных рядов в единый исторический контур с автоматическими проверками качества.
- Построил многофакторные регрессии с отбором статистически значимых факторов, контролем мультиколлинеарности и проверкой на отложенном периоде.
- Добавил сценарный анализ, прогнозный ансамбль, интерпретацию факторов и интерактивные панели для разных уровней управления.
- Спроектировал обновление так, чтобы сотруднику было достаточно загрузить новые данные — расчёты и визуализации перестраиваются по единой логике.
Результат
- Рабочая версия была создана менее чем за месяц и объединила данные, прогноз, экономику и управленческую интерпретацию в одном инструменте.
- MAE отдельной модели снизилась на 42% относительно базового прогноза. Архитектура готова к тиражированию на другие продукты, компании и уровни бизнеса.
- Инструменты были представлены директорам компаний-участников СП и приняты как основа для собственной разработки.
02ПАО «Газпром»·Повторяемый end-to-end контурИИ-автоматизация: от PDF до решения
Перестроил ручной аналитический процесс в воспроизводимый контур обработки данных и подготовки материалов для руководства.
до 80%времени занимала ручная рутина+27%скорость принятия решенийОткрыть кейс↘
ИИ-автоматизация: от PDF до решения
Перестроил ручной аналитический процесс в воспроизводимый контур обработки данных и подготовки материалов для руководства.
ПАО «Газпром»Задача
- В отдельных регулярных процессах до 80% времени могло уходить на поиск документов, перенос данных и повторную сборку одних и тех же таблиц и графиков.
- Ручная цепочка замедляла решение, усложняла проверку и создавала зависимость от конкретного исполнителя.
Подход
- Разложил процесс на повторяемые операции и контрольные точки: источник, извлечение, проверка, расчёт, визуализация и финальный материал.
- Настроил чтение PDF и табличных документов, структурирование извлечённых полей и перенос в проверяемые Excel-шаблоны.
- Связал языковые модели с Excel/VBA и Python для подготовки расчётов, графиков, пояснений и презентационных заготовок.
- Оставил человеку контроль исключений и финального решения, а также версионирование исходных данных и результата.
Результат
- Сформировал повторяемую архитектуру, которую можно адаптировать под новые формы документов и управленческие запросы без пересборки процесса с нуля.
- Модели эффективности ускорили принятие решений на 27%, а оптимизация сопутствующего контрактного контура сократила цикл на 15–20%.
- Подход стал первой практикой применения языковых моделей для автоматизации макросов и работы с массивами данных в моём контуре ответственности.
03Ingka Centres (МЕГА)·Первые измеримые результаты · 3 месяцаМЕГА: рост без маркетингового бюджета
Пересобрал продвижение вокруг партнёрств и собственных ресурсов, когда уход крупных арендаторов ударил по трафику и бюджету.
+200%взаимодействия−80%бюджетОткрыть кейс↘
МЕГА: рост без маркетингового бюджета
Пересобрал продвижение вокруг партнёрств и собственных ресурсов, когда уход крупных арендаторов ударил по трафику и бюджету.
Ingka Centres (МЕГА)Задача
- После ухода крупных арендаторов бюджет маркетинга сократился на 80%, а оставшимся партнёрам требовался поток гостей и заметные инфоповоды.
- Покупка привычного охвата стала недоступна — ценность нужно было создать за счёт активов самого торгового центра и интересов партнёров.
Подход
- Собрал бартерную модель: МЕГА предоставляла внутренние рекламные поверхности и охват собственных каналов, партнёры — контент, экспертизу и события для гостей.
- Привлёк IDC, ФК «Зенит» и фуд-арендаторов к крупным активностям, которые каждая сторона могла усиливать своими ресурсами.
- Перезапустил социальные сети через полезные механики вовлечения, подарки из складских остатков и регулярный контент без медиазакупки.
- Использовал ИИ в визуальном производстве и совместных арт-объектах с локальными художниками, чтобы сохранять качество при меньшей команде и бюджете.
Результат
- За три месяца взаимодействия в социальных сетях выросли на 200%, а флагманские события собрали более 1 000 участников.
- Команда сохранила заметность и событийный трафик при сокращении бюджета на 80%, превратив рекламные активы МЕГИ в валюту партнёрств.
- Модель стала воспроизводимым способом запускать кампании: от общей бизнес-задачи — к обмену ресурсами, совместному охвату и измеримому событию.
04ФК «Зенит»·Системная кампания · 2020–2022#времяМолодёжи: бренд Академии
Сместил медиаповестку «Газпром»-Академии с дефицита выпускников в основной команде на системную историю достижений и пути молодых игроков.
+24%аудитория+67%активностьОткрыть кейс↘
#времяМолодёжи: бренд Академии
Сместил медиаповестку «Газпром»-Академии с дефицита выпускников в основной команде на системную историю достижений и пути молодых игроков.
ФК «Зенит»Задача
- Медиаобраз Академии формировался вокруг одного негативного критерия — количества воспитанников в основной команде.
- Успехи юношеских и молодёжных команд, а также выпускников в других клубах не складывались в заметный и последовательный бренд.
Подход
- Запустил кампанию #времяМолодёжи и связал матчи, результаты команд и истории выпускников в единую контентную линию.
- Усилил освещение первых мест в ЮФЛ через специальную атрибутику, фото, видео и редакционное сопровождение.
- Организовал первые Фан Променады на стадионе «Смена» для матчей с принципиальным соперником, превратив игру Академии в самостоятельное событие.
- Вовлёк легенд клуба и игроков основной команды в ролики и активности Академии, передав молодёжному бренду доверие главной команды.
Результат
- Академия получила самостоятельную позитивную повестку: о командах, воспитанниках и их успехах стали говорить регулярно, а не только в контексте критики.
- В общей системе коммуникаций клуба аудитория выросла на 24%, активность — на 67%, а доля публикаций с положительной тональностью поднялась с 19% до 52%.
- Кампания создала воспроизводимый редакционный каркас: результат команды, герой, визуальный символ и событие для болельщика.
Открыт к руководящим ролям в маркетинговой аналитике, стратегии и AI-трансформации.