Channel
@custdevlab
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Stars · Advertising · Posts · Citations · Cite this entry
2,105subscribers
-6 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001659474964 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @custdevlab |
| Created | Between 1 December 2021 and 30 April 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 16 August 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 16 August 2026 |
| On Telegram | t.me/custdevlab |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 16 Aug 2026, 21:45 | 2,105 | -3 |
| 13 Aug 2026, 08:53 | 2,108 | +1 |
| 10 Aug 2026, 05:53 | 2,107 | -4 |
| 7 Aug 2026, 08:46 | 2,111 | no change |
| 7 Aug 2026, 08:36 | 2,111 | first reading |
20 posts held, back to 19 March 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 2 pagesof 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 5 June 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
207 reactions across 20 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 34.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 71 | 34.3% | |
| ✍ | 49 | 23.7% | |
| 🌭 | 43 | 20.8% | |
| 🔥 | 22 | 10.6% | |
| 🤣 | 8 | 3.86% | |
| 🤔 | 7 | 3.38% | |
| 😁 | 3 | 1.45% | |
| 🤩 | 3 | 1.45% | |
| 👎 | 1 | 0.483% |
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 20 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 207reactions 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 19 March 2026 to 5 June 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.
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @custdevlab. Telegram publishes the count on the public post preview alongside ordinary reactions, and this register reads it there. It is the only figure on this site that measures money moving rather than attention.
Stars are not reactions, and the two are never added. They are rendered in the same strip on Telegram and counted in the same shape, but one is a tap and the other is a purchase. The reaction totals and the engagement rate elsewhere on this page exclude every figure in this section, and no rate here is computed against a reaction count.
This is not revenue, and we publish no currency figure. What a Star costs a reader and what it pays a channel are different numbers, Telegram takes a share we cannot observe, and the terms have changed. Converting a Star count into money would be an estimate dressed as a measurement, so the count is where we stop.
Counted over the 20 most recent posts we hold for this entry, published 19 March 2026 to 5 June 2026. Star counts above 1,000 reach us in Telegram’s short form and carry the same three-significant-figure rounding as everything else on this page.
An ad marker, not a judgement about a post. A post is counted here because it carries one of two explicit markings: an erid token, which Russian law has required on paid placements since 2022 and which is issued against a specific advertising contract, or a #реклама / #ad hashtag in the body, which is the channel declaring it itself. The first is documentary; the second is a self-declaration and is weaker. No classifier reads the text and decides — nothing on this site guesses that a post is an advertisement.
This is a floor, and it can only ever be a floor.A channel that runs paid placements without marking them produces no marker for us to count, and an unmarked ad is indistinguishable from an ordinary post on the public surface. The ad load above therefore means “the share of posts that declared themselves”, never “the share of posts that were paid for”. A low figure is not evidence of a channel that runs few ads.
Both figures are medians, and no ratio between them is published. Each is a view reading that actually occurred on a post, picked by percentile_disc rather than averaged, so one viral post cannot move it and no interpolated value is invented between two readings. The sample on one side is under five posts, which is too thin to compare. The two figures are shown side by side with the count behind each, and deliberately not divided into a headline like “ads get x% fewer views” — an arithmetic that is easy to print and, at this sample size, means nothing.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 19 March 2026 to 5 June 2026. Views are the latest single reading held for each post, and any reading at or above 1,000 is rounded by Telegram to three significant figures.
294. Верификация custdev: когда исследование нужно не «для галочки» На отборе в акселератор, перед питчем или перед разговором со стейкхолдерами стртап часто рассказывает о проведенных custdev-процедурах. Однако на деле у экспертов возникает вопрос: а какой custdev вообще был — и можно ли доверять выводам? Отчёт с цитатами о проведенных процедурах сам по себе не отвечает на этот вопрос. Важна связка: гипотеза → мет…
✍2🌭2🔥2👍1
293. Как понять, что онбродинг работает хорошо: основные метрики Онбординг — самый важный процесс клиентского пути. Потому что за клиента мы уже заплатили, он прошел все рекламные этапы, и если онбординг будет сделан плохо, деньги потрачены, а результата нет. Как понять, когда онбординг сделан хорошо? В мобильных приложениях (онбординг пришел в первую очередь оттуда) обычно смотрят на следующее: — получил ли челове…
🌭2👍2🤔2
292. «Нужный» параметр товара: противоударный телефон Противоударный телефон — продукт с понятным параметром. Но продажи у таких устройств часто небольшие. Потому что противоударность важна не всем. Для большинства покупателей это совершенно не главный критерий выбора продукта. При покупке телефона люди в первую очередь смотрят на базовые вещи: экран, камера, производительность, автономность, цена. Эти параметры ва…
👍2🔥2🤔2🌭1
291. Мини-шпаргалка: методы исследований — что к чему Коллеги из Центра дизайн-мышления собрали интересный контент: какой тип метода исследований для какой задачи и на каком этапе продукта обычно уместен. Это не жёсткие правила, а скорее ориентир, с чего начать выбор нужного метода и спроектировать дизайн исследования. 1️⃣ Качественные методы Глубокое погружение в мотивы, ожидания и контекст: ответы на «почему так?…
👍9✍7🌭4
290. Система метрик — как не потеряться в показателях В продукте и в custdev метрик много: одни описывают процесс, другие — результат, третьи — влияние на бизнес. Если мерить всё подряд, легко утонуть в цифрах и не понять, что именно улучшать. Поэтому имеет смысл выстраивать систему метрик: разделять уровни и связывать их с решениями. Три уровня метрик Удобная схема — трехуровневая модель (она используется, в частн…
✍3👍3🤔1
289. North Star Metric — главная метрика продукта В продукте и стартапе метрик много: выручка, трафик, конверсия, удержание, NPS и десятки других. Но на что смотреть в первую очередь? Концепция North Star Metric (NSM) — «метрика Полярной звезды» — предлагает выбрать одну метрику, которая лучше всего отражает ценность, которую продукт доставляет клиентам. Идею популяризировали Шон Эллис (Sean Ellis) и Морган Браун: …
👍6✍4🌭2🔥1
288. AHA-момент и WOW-эффект в продуктах AHA-момент — момент, когда пользователь впервые осознаёт ценность продукта и понимает, зачем он ему нужен. «О, вот оно что» — озарение, что продукт решает задачу (выполняет работу) и даже лучше/проще/быстрее, чем пользователь ожидал. WOW-эффект — момент удивления и восторга: «Вау, как круто!». Часто идут вместе: осознание ценности сопровождается эмоциональным откликом. Оба о…
👍6✍3🌭3🔥1
Собрали для удобства в одном посте все посты про JTBD и AJTBD: Custdev и JTBD — основы: 1. Custdev и JTBD — понимание потребителя и мотивов его поведения 2. Эволюция подходов от custdev к jtbd — от вопроса «что нужно?» к «какую работу нанимают?» 3. Подходы к проведению продуктовых исследований — custdev, JTBD, дизайн-мышление, сервис-дизайн 4. Создание прорывных продуктов через CustDev — боль и потребности клиентов …
🔥5🌭3✍2👍1👎1
287. Рекламная бизнес-модель продукта: unit-экономика и пороги по числу пользователей Рекламная модель живёт за счёт большого числа пользователей. Unit здесь — показ рекламы: Выручка = количество показов × CPM (стоимость за 1000 показов) Чем больше аудитория и её вовлечённость, тем больше показов и дохода. Unit-экономика рекламной модели CPM в РФ (по данным click.ru на окт. 2024): для соцсетей и медийки — порядка…
✍4👍3🌭2
286. NPS и CSI: на опросы отвечает 10–30% клиентов — почему важна статистическая значимость На вопросы NPS и CSI после покупки или взаимодействия отвечает малая часть базы. По разным исследованиям, большинство компаний получает 5–15% ответов на рассылки по электронной почте, а эффективные программы достигают 30–40% отклика. В B2B средний коэффициент ответа (по данным CustomerGauge) — 12,4%, а общий диапазон — от 4,5…
👍5✍4🌭3
285. Блок «Действия» в CDDC: как формулировать шаги, чек-лист и типичные упущения Четвёртый блок CDDC — «Действия». Что именно нужно сделать, чтобы получить результат проверки гипотезы. Часто его заполняют в последнюю очередь и общими фразами: «провести интервью», «запустить трафик». В итоге шаг висит в воздухе — непонятно, кто, когда и как его выполняет. Как формулировать действия Каждое действие должно быть конкр…
✍3🌭2👍2
284. Блок «Респонденты» в CDDC: как описывать, кого искать и где Третий блок канваса CDDC — «Респонденты». Он отвечает на два вопроса: кого мы исследуем и где их ищем. На практике здесь одна из самых частых ошибок: размытое описание, неверный сегмент, нереалистичные источники. Как описывать респондентов Не «потенциальные клиенты» или «все, кому интересно», а конкретные критерии: кто по поведению, демографии, ситуац…
✍3👍3🌭2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @custdevlab. 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.
Stars beside a post are paid reactions — Telegram Stars, bought with money and spent on that post. They are a different unit from reactions and are never added to them, here or anywhere else on this page.
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 16 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“CustDev Laboratory” (@custdevlab), 2,105 subscribers as measured 16 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/custdevlab.
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.