Channel
@babkin_kpi
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
105subscribers
+0 since we began measuring on 8 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001588373945 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @babkin_kpi |
| Description | за кассой @etosova, senior product manager в финтехе / etosova.me |
| Created | Between 1 August 2021 and 31 January 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 9 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/babkin_kpi |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 9 Aug 2026, 09:15 | 105 | no change |
| 8 Aug 2026, 01:30 | 105 | first reading |
15 posts held, back to 16 January 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.
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 3 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 15 (16 January 2025 – 3 August 2026) |
| Views total | 484 |
| Reactions total | 20 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 9 Aug 2026, 09:15 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 9 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
103 reactions across 14 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 41.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 43 | 41.7% | |
| 🔥 | 31 | 30.1% | |
| 👍 | 25 | 24.3% | |
| 👎 | 2 | 1.94% | |
| ✍ | 1 | 0.971% | |
| ❤🔥 | 1 | 0.971% |
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 14 of the 15 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 103reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 15 most recent posts we hold, published 16 January 2025 to 3 August 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.
Меня очень волновал вопрос «а нужны ли отдельные AI-инструменты специально для продактов». Я подумала о нём, и решила, что нет, не нужны. Ну и написала небольшую статью о том, что иметь хорошие инструменты это важно, но для продакта это совершенно не главное.
❤5👍1
29 июля выступлю на митапе белградского AI Hub! Я расскажу как с помощью AI-инструментов усиливаюсь как продакт: автоматизирую рутинные задачи, управляю коммитментами и планами, делаю прототипы, готовлю материалы к грумингам задач, мониторю здоровье продукта над которым работаю. Это будет не лекция или доклад, а живая Q&A сессия с ведущим, ну и может быть даже немножко live-вайбкодинга. Если вы в Белграде, обязате…
❤3🔥3👍1
Так и не рассказала как прошел воркшоп — а воркшоп прошел отлично. Очень здорово, что меня заранее почелленджили организаторы, и я рассказывала не про конкретные инструменты (ой смотрите какой классный клод c Max-подпиской за $100 на М4 маке), а больше про подход и про критическое взаимодействие с навайбкоженным. В итоге что-то сделать с помощью агентов и опубликовать свои проекты получилось вообще у всех участников…
❤4❤🔥1👍1🔥1
NS TT Workshop #1: Keep calm and Vibe code! Или "Как я перестала бояться и полюбила вайбкодинг" 💻 🙂 Мы пробуем новый формат! 4 июля Дарья Касаткина (Senior Product Manager, Tabby, ex-Avito) расскажет про свой опыт вайбкодинга без большого технического бэкграунда. Не просто доклад, а именно воркшоп: сядешь, попробуешь, уйдёшь с результатом. Для тех, кто давно смотрит на вайбкодинг с интересом, но так и не нашёл по…
❤3
Вот тут в воскресенье расскажу почему я так сильно люблю Claude Code:
📌 Навайбкодила себе сайт-визитку Пока делала, вспомнила как я делала себе лендосик в первый раз — ровно 10 лет назад (ААААААА!). Тогда это занимало пару-тройку дней: надо было разобраться в гите, бутстрапе, покупке доменов, все перевыкатить по 10 раз и задолбать всех друзей-инженеров. А сейчас Claude накодил, Vercel задеплоил и продал домен. В общем-то и всё, сайт готов за час. Прогресс.
❤4
Я долго относилась с большим скепсисом к LLM-инструментам и мало пользовалась ими в своей ежедневной работе, но, как иногда говорят, у тебя просто нормальной модели не было — в моем случае так и было, и этой «нормальной моделью» для меня стал Claude Opus 4.6. Вот мои самые любимые юзкейсы сейчас, которые сильно улучшают мою жизнь как продакт-менеджера: Общение с базой данных на человеческом языке Простая задача: я …
🔥5👍3❤1👎1
Дала небольшой комментарий «Известиям» на тему LLM в поддержке Авито. Наш подход не про любой ценой заменить всех человеков роботами, а про разгрузить агентов от рутинных задач, чтобы оставалось время на реально важное — погружение в вопрос клиента и решение его вопроса. (как я из руководителя продукта в рамках заметки стала руководителем направления это уже другой вопрос, но пусть будет так)
👍4👎1
Выступили в четверг с Гошей Геймбухом на AHA’25 с нашим докладом про эксперименты в инструментах поддержки Авито, и с нами произошла забавная ситуация. Хотя сама конференция была в основном для аналитиков на аналитические темы, мы выступали в секции «A/B-эксперименты для Product-менеджеров». Исходя из названия и брифа от организаторов, мы ожидали, что аудитория к нам придет 50/50 аналитиков и продактов, ну может 60/…
🔥5
Это снова канал про анонсы: 29 мая, я с нашим аналитиком данных Гошей буду выступать на AHA'25 с новым докладом. Мы выступаем в секции «A/B-эксперименты для Product-менеджеров», и нашей задачей будет доказать, что: 1. A/B-тесты подходят не только для больших продуктов с огромной аудиторией которая генерит кучу событий; 2. Если A/B-тест вот вообще совершенно никак нельзя провести (и такое бывает), то у продактов и ан…
❤7🔥1
Это теперь канал про анонсы: 15 мая пойду в гости к Yandex Crowd на Customer service day. Нет сейчас темы хайповее интереснее GenAI в клиентском сервисе, поэтому я, конечно же, расскажу, как у нас идут эксперименты с LLM в инструментах поддержки Авито, со всеми (почти) челленджами, которые нам встретились. Как сказали мне организаторы, «мы хотим честность, а не выставку достижений народного хозяйства» — будет! Тол…
❤3
А вот и запись вебинара для Women in Tech (для тех, кто хотел сходить, но не смог по уважительной причине).
🔥8
Showing the 12 most recent of 15 posts we hold for @babkin_kpi. 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 — 1,026,893 of 1,340,412entries 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.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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.
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 9 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ПРОДУКТЫ 24” (@babkin_kpi), 105 subscribers as measured 9 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/babkin_kpi.
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.