Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for DEYNEKINA HR&BA

Channel

DEYNEKINA HR&BA

@deynekina_hrba

On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

7,155subscribers

-33 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.

Register entry

Telegram ID-1001387847285
TypeChannel
Username@deynekina_hrba
CreatedBetween 1 April 2018 and 31 July 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live17 August 2026
Measurements held6
Confirmed unchanged1 time, most recently 17 August 2026
On Telegramt.me/deynekina_hrba

Growth

7,1557,1887,171.57 August 2026 — 7,188 subscribers7 August 2026 — 7,188 subscribers7 August 2026 — 7,187 subscribers11 August 2026 — 7,169 subscribers14 August 2026 — 7,162 subscribers17 August 2026 — 7,155 subscribers7 August 202617 August 2026
6 measurements spanning 11 days, net -33. 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 7,150–7,193 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
17 Aug 2026, 17:157,155-7
14 Aug 2026, 20:047,162-7
11 Aug 2026, 00:227,169-18
7 Aug 2026, 23:277,187-1
7 Aug 2026, 01:307,188no change
7 Aug 2026, 01:247,188first reading

Engagement

19 posts held, back to 20 April 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 10 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
3.18%
avg views ÷ 7,155 subscribers
Avg views / post
228
2 posts measured
Reaction rate
1.54%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
2
of 19 held

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.

What these figures were computed from
WindowRolling 30 days · latest post in window 10 August 2026
Posts held19 (20 April 202610 August 2026)
Views total455
Reactions total7
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken12 Aug 2026, 02:18 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.

Reaction mix

113 reactions across 17 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 38.9% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍4438.9%
🔥4237.2%
1815.9%
👌32.65%
🤯32.65%
❤‍🔥21.77%
💯10.885%

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 17 of the 19 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 113reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 19 most recent posts we hold, published 20 April 2026 to 10 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.

Recent posts

10 Aug 2026, 08:03 UTC160 views5 reactionsread 12 August 2026

Как разработать сильную HR-стратегию, если бизнес-стратегия размыта? Друзья, добрый день! Мы знаем, что HR-стратегия должна опираться на стратегию компании. Но что делать, если опираться не на что и бизнес не сформулировал четкие направления действия? Как подбирать HR-инициативы и направления деятельности с понятным бизнес-результатом? Об этом будем говорить на Форуме Персонал Экспо 📍 Тема моего выступления: От

👍2🔥21

4 Aug 2026, 05:45 UTC295 views2 reactionsread 12 August 2026

Друзья, добрый день! Продолжаю отвечать на ваши вопросы в чат-боте. Если у вас есть вопрос - вы можете его туда отправить. Только пишите чуть более развернуто, чтобы был понятен контекст, тогда я смогу ответить более прицельно под вашу проблематику. Сегодня довольно простой #вопрос: Подскажите какой-нибудь опрос выгорания для сотрудников. Есть несколько проверенных тестов. Например, по В.В.Бойко - клинический, д

👍2

9 Jul 2026, 06:48 UTC566 views3 reactionsread 12 August 2026

Прогнозирование текучести. Часть 2. Как построить прогноз Друзья, добрый день! Продолжаем разбирать #вопрос читателя, поступивший в чат-бот: Добрый день! Очень нужна помощь начинающему специалисту! Подскажите, пожалуйста, как правильно прогнозировать текучесть персонала? Массовый подбор, вакансия продавец-кассир. 👉Первая часть ответа уже есть в нашем тг-канале. Когда данные собраны, можно переходить к прогнозиров

👍2👌1

6 Jul 2026, 06:35 UTC≈3,230 views9 reactionsread 12 August 2026

Прогнозирование текучести. Часть 1. Какие данные нужны, чтобы прогноз был полезным #Вопрос из чат-бота: Добрый день! Очень нужна помощь начинающему специалисту! Подскажите, пожалуйста, как правильно прогнозировать текучесть персонала? Массовый подбор, вакансия продавец-кассир. В массовых позициях большинство увольнений происходит во время испытательного срока. Поэтому предлагаю начать разбирать этот вопрос не с про

👍8🔥1

1 Jul 2026, 15:16 UTC474 views10 reactionsread 12 August 2026

Коллеги, ну что, давайте разбираться в нашем шутливом несерьезном вопросе. Как понять, что наш гардероб эффективен? Давайте вспомним, что такое эффективность. Эффективность - это результат/затраченные ресурсы. Затраченные ресурсы - сколько стоит вещь. Результат - сколько мы носим эту вещь. Какие метрики нам тут могут помочь? Я предлагаю разбить метрики на направления: ⭐ Общая стоимость гардероба (стоимость) ⭐ Ко

🔥10

1 Jul 2026, 05:51 UTC416 viewsread 12 August 2026

Как оцифровать то, что кажется невозможным? Коллеги, добрый день! Я периодически говорю, что оцифровать можно все или почти все. Главное - понимать цель. И в качестве примера беру какие-то сферы, далекие от работы, HR, чтобы доказать это. Мы уже ранее разбирали с вами, как оцифровать успешность спектакля. Сегодня снова хочу предложить вам размять мозги. Я недавно проходила небольшой курс по стилю и поняла, что ту

26 Jun 2026, 10:20 UTC504 views4 reactionsread 12 August 2026
Photo

Друзья, добрый день! Еще в 19 веке предприниматели понимали, что нужно создавать комфортные условия труда для сотрудников. Когда еще понятия бренд работодателя не было, над ним уже работали. Прошло больше 130 лет, а далеко не во всех компаниях этот базовый гигиенический фактор закрыт.

👍4

25 Jun 2026, 06:30 UTC466 views6 reactionsread 12 August 2026
Photo

На картинке пример того, как могла бы выглядеть такая воронка, с учетом комментариев. Сроки закрытия вакансии и распределение по отказам выдуманные, я их поставила, чтобы показать, как может выглядеть воронка. Теперь можем приступить к интерпретации конверсии. Низкая конверсия на первых этапах - это норма, так как именно на этих этапах происходит максимальный отсев. Вопросы, которые нужно прояснить: 1️⃣Почему отс

👍6

25 Jun 2026, 06:30 UTC409 views8 reactionsread 12 August 2026

Спасибо за вопрос. Перед тем, как перейти к интерпретации, я хочу обратить внимание на внешний вид воронки. 1️⃣ Я бы почистила этапы, так как сейчас смешаны этапы и статус кандидатов. Подумать, 2 очередь - это статус по кандидату, но не этап воронки. Мы можем помечать таким образом кандидатов, они будут оставаться том этапе, на котором мы их оставляем. Принятие решения - тоже некий статус, но не этап. Пока не при

👍52🔥1

25 Jun 2026, 06:30 UTC319 viewsread 12 August 2026
Photo

Анализ воронки читателя Друзья, добрый день! Сегодня отвечаю на #вопрос в боте. Как бы вы интерпретировали вот такие результаты конверсии подбора и какие бы еще показатели смотрели для составления полной картины о качестве подбора?

20 Jun 2026, 08:30 UTC469 views8 reactionsread 12 August 2026

Друзья, добрый день! А вы встречали в магазинах коллаборацию брендов Магнат и Даниссимо? Честно говоря, меня это поразило. Сейчас расскажу, почему. Провела очень быстрый анализ, может что-то упустила, поправьте, кто в курсе. По сути компании-конкуренты из FMCG объединили свои усилия, чтобы создать совместный продукт. При этом это только российская коллаборация, так как компании уже стали российскими. Меня это заи

👍71

8 Jun 2026, 06:16 UTC815 views2 reactionsread 12 August 2026
Photo

Как бизнес оценивает HR-проекты/отчеты/презентации На прошедшей кейс-конференции Премии HR бренд рассмотрели, на что же члены жюри (а они все собственники и руководители разных бизнесов) обращают внимание при оценке HR-проектов компаний. Это можно взять для своей работы, чтобы использовать при подготовке собственных отчетов/презентаций. 🌟 Самыми убедительными являются замеры метрик ДО/ПОСЛЕ внедрения и прозрачност

👌2

Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @deynekina_hrba. 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 — 1,293,275 of 1,481,306entries 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.

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 17 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“DEYNEKINA HR&BA” (@deynekina_hrba), 7,155 subscribers as measured 17 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/deynekina_hrba.

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.