Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Управление запасами и прогнозирование спроса

Channel

Управление запасами и прогнозирование спроса

@forecastnow

On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Stars · Posts · Cite this entry

2,026subscribers

+14 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.

Register entry

Telegram ID-1001153376919
TypeChannel
Username@forecastnow
CreatedBetween 1 October 2018 and 30 June 2022 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live8 October 2026
Measurements held16
Confirmed unchanged1 time, most recently 8 October 2026
On Telegramt.me/forecastnow

Topic

Education — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 16 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 87% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.

Growth

2,0102,0262,0187 August 2026 — 2,012 subscribers7 August 2026 — 2,012 subscribers8 August 2026 — 2,010 subscribers11 August 2026 — 2,012 subscribers14 August 2026 — 2,013 subscribers17 August 2026 — 2,015 subscribers21 August 2026 — 2,018 subscribers24 August 2026 — 2,014 subscribers28 August 2026 — 2,013 subscribers31 August 2026 — 2,018 subscribers3 September 2026 — 2,016 subscribers8 September 2026 — 2,011 subscribers12 September 2026 — 2,012 subscribers16 September 2026 — 2,017 subscribers1 October 2026 — 2,022 subscribers8 October 2026 — 2,026 subscribers7 August 20268 October 2026
16 measurements spanning 61 days, net +14. 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 2,008–2,028 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
8 Oct 2026, 00:382,026+4
1 Oct 2026, 15:382,022+5
16 Sept 2026, 00:172,017+5
12 Sept 2026, 16:592,012+1
8 Sept 2026, 23:402,011-5
3 Sept 2026, 09:382,016-2
31 Aug 2026, 11:542,018+5
28 Aug 2026, 08:242,013-1
24 Aug 2026, 23:252,014-4
21 Aug 2026, 00:342,018+3
17 Aug 2026, 18:252,015+2
14 Aug 2026, 11:362,013+1
11 Aug 2026, 03:442,012+2
8 Aug 2026, 03:512,010-2
7 Aug 2026, 15:022,012no change
7 Aug 2026, 12:582,012first reading

Engagement

20 posts held, back to 25 May 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 1 page of 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 7 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

What this channel posts

Video runtime
2h 21m
Average length
35m 17s

Measured directly from 4 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

114 reactions across 20 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 50.9% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍5850.9%
❤3732.5%
🔥1210.5%
✍32.63%
💯21.75%
🎉10.877%
😎10.877%

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 114 reactions 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 25 May 2026 to 7 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.

Telegram Stars

Stars received
4
across the posts below
Posts paid on
4
of 20 we hold a reading for · 20%
Most on one post
1
single highest reading

A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @forecastnow. 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 25 May 2026 to 7 August 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.

Recent posts

7 Aug 2026, 11:45 UTC147 views3 reactionsread 7 August 2026
Video

Методы FIFO, LIFO и FEFO: как порядок отгрузки партий влияет на списания, неликвиды и деньги компании Закупщик отправил заявку поставщику, заказ пришёл вовремя, остатки товара в системе — в норме. Казалось бы, всё под контролем. А потом приходит отчёт по списаниям, и в нём просрочка, уценка и неликвиды. Почему так происходит? Потому что в работе с запасами важно не только, сколько товара лежит на складе, но и кака…

🔥3

4 Aug 2026, 06:29 UTC342 views4 reactionsread 7 August 2026

Продаж не было. Значит ли это, что товар не нужен? Допустим, в отчёте за период по товару стоит ноль. Если расчёт опирается только на историю продаж, он может воспринять эту цифру как отсутствие спроса и снизить следующий заказ. Но продажи и спрос — не одно и то же. Если товара не было на складе или на полке, покупатель не мог его приобрести. Поэтому нулевая продажа в период отсутствия товара не подтверждает, что сп…

❤2👍1🔥1

30 Jul 2026, 06:18 UTC531 views7 reactionsread 7 August 2026
Photo

20 августа в 12:00 мы проведем воркшоп для закупщиков. Возьмем одну практическую задачу по выбору поставщика и на её примере сравним три КП: сопоставим их с ТЗ, найдём несоответствия и дополнительные расходы, приведём цены к единой базе и определим, какое предложение выгоднее. Эту задачу проведём через 4 уровня применения ИИ: чат-бот, готовый промпт, ИИ-агент и локальную модель в закрытом контуре. Дополнительно раз…

👍7

28 Jul 2026, 09:44 UTC523 views6 reactions1 Starread 7 August 2026

Четыре признака проблем с управлением запасами Как быстро понять, что у компании есть проблемы с управлением запасами? Ниже — четыре очевидных признака, которые говорят о том, что у вас не всё в порядке. 1. Слишком длинный "хвост" ассортимента Если построить график зависимости объёма продаж от SKU, мы обычно получаем характерную кривую: 20% позиций дают около 80% продаж. Классическое правило Парето. Но если у вас,…

❤6

23 Jul 2026, 06:27 UTC660 views5 reactions1 Starread 7 August 2026

Какие задачи с ИИ разобрать на вебинаре? Коллеги, мы планируем провести вебинар про ИИ в управлении запасами. При этом не хотим делать очередной обзор возможностей нейросетей и поверхностно рассуждать о том, что ИИ когда-нибудь сможет сделать. Нам интереснее разобрать реальные задачи специалистов по закупкам, логистике и управлению запасами. Поэтому просим поделиться задачами, которые отнимают у вас много времени, …

👍5

21 Jul 2026, 06:46 UTC630 views6 reactions1 Starread 7 August 2026

ABC-анализ — это не только анализ выручки ABC-анализ часто ассоциируют с выручкой и проводят по привычной схеме: ранжируют товары по выручке, делят на группы А, В и С — и на этом останавливаются. Но ABC-анализ — это способ разделить ассортимент по степени значимости. А значимость можно оценивать по разным критериям: прибыли, частоте продаж, стоимости запасов, количеству складских операций. Поэтому один и тот же ас…

🔥3✍2❤1

15 Jul 2026, 08:37 UTC653 views6 reactions1 Starread 7 August 2026

Что на самом деле делает система управления запасами? Часто может казаться, что система управления запасами — это только система прогнозирования спроса. Логика здесь понятная: спрогнозировали, сколько купят, — столько и нужно заказать. И может показаться, что этого достаточно. Но на практике прогноз — только один из этапов работы системы, и не финальный. Сам по себе он не говорит, сколько товара держать на складе, …

👍5❤1

10 Jul 2026, 08:56 UTC715 views6 reactionsread 7 August 2026
Video

⚡8 правил антикризисного управления запасами: как избежать дефицита и излишков Бизнес всё чаще работает в условиях нестабильности: поставщики срывают сроки, спрос скачет, логистика дорожает, а поведение покупателей меняется. И главный вопрос уже не в том, когда всё снова станет спокойно, а в том, как эффективно управлять запасами в новой реальности. В новом видео разбираем 8 антикризисных правил, которые помогут с…

👍3🔥2🎉1

7 Jul 2026, 07:02 UTC794 views10 reactionsread 7 August 2026

Пора проверить, как у вас строится прогноз спроса Раньше во многих компаниях прогнозирование спроса во многом опиралось на прошлые продажи: смотрим историю, учитываем сезонность, корректируем на акции и получаем план. Сейчас такой подход работает хуже. За последние годы спрос стал меняться быстрее: пандемия, перебои в поставках, рост цен, развитие онлайн-каналов, изменение поведения покупателей. В России к этому д…

👍7🔥3

30 Jun 2026, 08:29 UTC825 views5 reactionsread 7 August 2026

8 шагов, которые помогут повысить качество ваших прогнозов На протяжении пятнадцати лет мы совершенствуем наши процессы прогнозирования спроса. За это время мы успели протестировать огромное количество алгоритмов и различных подходов к прогнозированию, общались со многими компаниями и экспертами. И одна из распространенных ошибок при прогнозировании — это сосредоточиться исключительно на модели и формуле, забывая о…

❤5

26 Jun 2026, 06:20 UTC816 views7 reactionsread 7 August 2026

Как ИИ может помочь быстрее разобрать договор поставщика Еще один практический пример использования ИИ в продолжение к предыдущему посту. Давайте посмотрим, как можно сократить рутину при проверке договора. Цена, отсрочка, штрафы, сроки поставки, MOQ, порядок приемки, возвраты, брак, ответственность, ЭДО, персональные данные, маркировка, условия расторжения — всё это может быть написано нормально, а может быть спря…

👍6😎1

23 Jun 2026, 06:40 UTC759 views7 reactionsread 7 August 2026

Как ИИ помогает закупщику лучше провести переговоры с поставщиком Хорошие переговоры начинаются с подготовки встречи. ИИ здесь может стать хорошим помощником. Он может быстро собирать переговорную позицию: вытащить факты из истории закупок, поставок, претензий, переписки, прайсов, КП и договоров. А дальше превратит этот набор данных в понятный план разговора. Практический сценарий может выглядеть так: 1️⃣ Сначала …

❤4👍3

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @forecastnow. 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.

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 8 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Управление запасами и прогнозирование спроса” (@forecastnow), 2,026 subscribers as measured 8 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/forecastnow.

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.