3 measurements spanning 8 days, net +1. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 28–29 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
13 Aug 2026, 23:46
29
+1
11 Aug 2026, 05:46
28
no change
6 Aug 2026, 03:35
28
first reading
Engagement
20 posts held, back to 17 December 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 8 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
What this channel posts
Video runtime
24m 53s
Average length
1m 15s
Measured directly from 20 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
62 reactions across 19 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 56.5% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
35
56.5%
👏
24
38.7%
👍
3
4.84%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 19 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 62reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 17 December 2025 to 8 July 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
🔸 داستان موفقیت کیمیاران: حرکت از ارزیابی سنتی به نظام مدیریت عملکرد و پرداخت عادلانه
🔹 این داستان موفقیت از زبان خانم معصومه احمدی، سرپرست منابع انسانی شرکت کیمیاران، روایت میشود.
🔹 شرکت کیمیاران با دو چالش مهم در حوزه منابع انسانی مواجه بود؛ از یک سو نیاز به ایجاد عدالت و شفافیت بیشتر در نظام حقوق و دستمزد و از سوی دیگر، فاصله بین ارزیابیهای سنتی عملکرد و نمایش واقعی عملکرد کارکنان.
🔹 اگرچه فرآیندهای ارزیابی ع…
🔸داستان موفقیت رامک: پیوند جبران خدمات با عملکرد و ارزشآفرینی کارکنان
🔹 این داستان موفقیت از زبان آقای احمدرضا فاضل، معاونت سرمایه انسانی شرکت رامک، روایت میشود.
🔹 در شرایطی که جذب و نگهداشت نیروهای شایسته به یکی از چالشهای اصلی سازمانها تبدیل شده است، شرکتها نیاز دارند نظامهای جبران خدمات خود را بهگونهای طراحی کنند که علاوه بر عدالت، مسیر رشد و انگیزه کارکنان را نیز تقویت کند.
🔹 یکی از چالشهای مهم رامک، …
🔸 داستان موفقیت سایه سمن: گذر از ارزیابی عملکرد سنتی به مدیریت عملکرد دادهمحور
🔹 این داستان موفقیت از زبان آقای دکتر عباس غفاری، مدیر ارشد منابع انسانی شرکت سایه سمن، از مجموعه صنایع غذایی سنایچ، روایت میشود.
🔹یکی از چالشهای بسیاری از سازمانها در مسیر استقرار مدیریت عملکرد، تبدیل ارزیابیها از یک فرآیند دورهای و اداری به یک نظام مستمر برای توسعه کارکنان و تحقق اهداف سازمانی است.
🔹 در سایه سمن نیز با توجه به …
🟢تجربه پیادهسازی سیستم مدیریت عملکرد سیمرغ در شرکت توسعه یک مپنا
⚫️گروه مپنا، یکی از بزرگترین و معتبرترین گروههای صنعتی ایران، با هدف ارتقای فرآیندهای منابع انسانی و بهبود سیستمهای مدیریتی، تصمیم به پیادهسازی سیستم مدیریت عملکرد گرفت.
📉چالشها قبل از همکاری با سیمرغ:
در آغاز، گروه مپنا با چالشهایی مانند پراکندگی مدیریت عملکرد و عدم انسجام در فرآیندها روبهرو بود. اما با انتخاب نرمافزار سیمرغ و آغاز همکاری، ت…
🟢تجربه اصلاح مدل حقوق و دستمزد شرکت به پرداخت ملا با پیادهسازی مدل 4P سیمرغ
شرکت به پرداخت ملت با هدف ارتقای تجربه کارکنان، افزایش عدالت در پرداختها و بهبود مدیریت عملکرد، در سال ۱۴۰۲ اقدام به پیادهسازی مدل 4P سامانه جامع سیمرغ کرد.
نتایجی که بعد از این اقدام، برای شرکت به پرداخت ملت حاصل شد، عبارت است از:
✔️ کاهش نرخ خروج
✔️ افزایش تعلق سازمانی
✔️ تشخیص مشاغل کلیدی
✔️ تصمیمگیری بر پایه داده
شایان ذکر است که …
🟢 تجربه پیادهسازی نرمافزار مدیریت عملکرد سیمرغ در شرکت پرداخت الکترونیک سامان کیش (سپ)
در این گفتوگوی تخصصی، مهندس مهدی فلاح، رئیس یادگیری و توسعه منابع انسانی شرکت پرداخت الکترونیک سامان کیش (سپ)، تجربه استقرار نظام مدیریت عملکرد سیمرغ در این شرکت را با تمرکز بر چالشها، اقدامات اجرایی و نتایج حاصل از آن تشریح میکنند.
در ابتدای مسیر، سه هدف کلیدی برای این پروژه تعریف شد:
✔️ تجمیع و یکپارچهسازی دادههای عملکر…
🟢 داستان موفقیت کمباینسازی ایران: از ارزیابی سنتی تا مدیریت عملکرد نوین
شرکت کمباینسازی ایران، با فلسفه وجودی «حفظ و ارتقای امنیت غذایی»، در سال ۱۳۹۸ تصمیم گرفت ارزشمندترین سرمایهاش یعنی نیروی انسانی را در مرکز تحول قرار دهد.
با پیادهسازی نرمافزار مدیریت عملکرد سیمرغ، سه تغییر بنیادین در سازمان رخ داد:
⚫️ شفافیت انتظارات از طریق موافقتنامههای عملکردی
⚫️ حذف خطای تاخر با ثبت لحظهای وقایع و استفاده از داشبور…
🟢 تجربه اصلاح مدل حقوق و دستمزد شرکت فرمند با پیادهسازی مدل 4P سیمرغ
⚫️این داستان موفقیت، از زبان خانم دکتر میترا سامانی (معاون منابع انسانی شرکت فرمند) روایت میشود.
⚫️شرکت صنایع غذایی فرمند، یکی از بزرگترین تولیدکنندگان شیرینی و شکلات در ایران، با هدف ارتقای فرآیندهای منابع انسانی و اصلاح نظام پرداختی، اقدام به پیادهسازی مدل حقوق و دستمزد 4P سیمرغ کرد.
⚫️در ابتدای مسیر، چالشهایی مانند نبود نظام پرداخت منصفان…
🟢 تاثیر مدیریت عملکرد بر نرخ خروج کارکنان
⚫️رصد مداوم عملکرد کارکنان از طریق سامانه سیمرغ، امکان تحلیل روندهای صعودی و نزولی را فراهم میکند و میتواند بهعنوان ابزاری ارزشمند برای پیشبینی رفتار کارکنان، از جمله احتمال خروج از سازمان، مورد استفاده قرار گیرد.
⚫️تجربه ما نشان میدهد که پس از اجرای برنامههای بهبود عملکرد (PIP)، نتایج عملکرد کارکنان سریعتر بهبود یافته و سازمان به اطلاعات دقیقتری برای تصمیمگیریهای…
🟢 سهولت استفاده از سیمرغ
⚫️موفقیت استقرار مدیریت عملکرد، مستلزم حمایت قاطع و مستمر مدیران ارشد است.
⚫️زمانی که تصمیم به بازنگری و بهروزرسانی فرایند گرفته میشود، حمایت ردههای بالای سازمان، بررسی علمی و مقایسه مدلهای مختلف و بهرهگیری از تجربیات دیگر سازمانها، اطمینان میدهد که اجرای سیستم به وضعیت مطلوب و اثربخش برسد.
⚫️بدون پشتیبانی مدیریت ارشد، حتی بهترین مدلها نیز نمیتوانند جایگاه واقعی خود را در سازمان پ…
🟢 اتصال نتایج عملکردی به پرداخت
⚫️یکی از توصیههای مؤثر سامانه سیمرغ در استقرار مدیریت عملکرد، جداسازی مرحله مشاهده نتایج ارزیابی از پرداختهای مبتنی بر عملکرد است.
⚫️در دوره اول، کارکنان تنها کارنامه خود را مشاهده میکنند و تغییر مالی محسوس ایجاد نمیشود؛ این رویکرد باعث کاهش مقاومت و نارضایتی شده و تجربهای امن برای سازمان فراهم میکند.
⚫️در دورههای بعد، اثر ارزیابی بر پرداختها تدریجی و هدفمند اعمال میشود تا …
🟢 چرا سیمرغ؟
⚫️هیچ یک از نرمافزارهای موجود به وسعت و جامعیت سامانه سیمرغ نمیرسند.
⚫️سیمرغ، نرمافزاری تخصصی در حوزه منابع انسانی است که چرخه کامل مدیریت عملکرد را پوشش میدهد، از منابع ارزیابی متنوع بهره میبرد و امکان ارزیابی ۳۶۰ درجه را فراهم میکند.
⚫️در عین حال، رابط کاربری کاربرپسند آن، امکان استفاده تمامی اعضای سازمان را به سادهترین شکل ممکن فراهم میسازد.
⚫️موفقیت در پیادهسازی این سامانه، مرهون پشتیبان…
👏2❤1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @Simorgh_SuccessStories. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 16,657 of 1,345,403entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Mentions
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Handles this channel named that no longer answer
Dead references
1
handles named in this channel’s posts, vacant today
Evidenced gone
0
we ourselves saw one of these resolve, at some point
Never seen alive
1
vacant every time we have ever looked
@Simorgh_SuccessStories named 1 handle that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all.A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
Never seen alive
References a handle that is not a live channel — we have no record it ever was one.
@simorgh34000_successstories named in 17 posts, 12 August 2026 – 12 August 2026
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 13 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“داستان موفقیت مشتریان سیمرغ” (@Simorgh_SuccessStories), 29 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/Simorgh_SuccessStories.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.