Channel

Вы только послушайте!

@imot_io

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

292subscribers

+6 since we began measuring on 6 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.

Register entry

Telegram ID	-1001825996773
Type	Channel
Username	@imot_io
Created	Between 1 October 2022 and 30 September 2023— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded	6 August 2026
Last confirmed live	14 August 2026
Measurements held	4
Confirmed unchanged	1 time, most recently 14 August 2026
On Telegram	t.me/imot_io

Growth

4 measurements spanning 9 days, net +6. 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 285–293 and does not start at zero.

Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)	Subscribers	Change
14 Aug 2026, 23:35	292	+5
6 Aug 2026, 23:03	287	no change
6 Aug 2026, 14:13	287	+1
6 Aug 2026, 03:21	286	first reading

Engagement

20 posts held, back to 22 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 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days: 53.0%; avg views ÷ 292 subscribers
Avg views / post: 155; 6 posts measured
Reaction rate: 17.6%; reactions ÷ views · ER floor
Posts in window: 6; of 20 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
Window	Rolling 30 days · latest post in window 4 August 2026
Posts held	20 (22 May 2026 – 4 August 2026)
Views total	928
Reactions total	163
Forwards / comments	not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken	6 Aug 2026, 23:03 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

481 reactions across 20 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 32.6% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction	Count	Share
🔥	157	32.6%
❤	137	28.5%
👍	108	22.5%
👏	45	9.36%
⚡	13	2.70%
💯	11	2.29%
🤝	3	0.624%
🎉	2	0.416%
😁	2	0.416%
👀	1	0.208%
👎	1	0.208%
🤩	1	0.208%

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 481reactions 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 22 May 2026 to 4 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

4 Aug 2026, 13:26 UTC133 views35 reactionsread 6 August 2026

Photo

С сентября клиникам понадобится то, ради чего речевую аналитику покупают коллекторы Коллеги, сегодня хотели бы затронуть тему того, кто и зачем использует речевую аналитику. Тем более повод как раз есть. Записи разговоров принято слушать ради конверсии. Но у них есть вторая работа — доказывать, что сотрудник сказал то, что обязан был сказать. Речевую аналитику почти всегда покупают ради выручки. Посчитать конверс…

❤13💯7🔥6⚡3🎉2👏2👀1🤝1

31 Jul 2026, 09:54 UTC179 views27 reactionsread 6 August 2026

Photo

Мы разложили клиники по типам, а список задач оказался один на всех Когда мы садились писать методичку по работе с коммуникациями в медицине, первый вопрос был про адресата: а для какой клиники она? Стоматология в спальном районе живёт на потоке из соседних дворов. Сеть репродуктивных центров — на пациентах, которые едут через полстраны. Санаторий продаёт путёвки с долгим циклом решения, телемедицина вообще не види…

🔥11❤10👍6

29 Jul 2026, 16:57 UTC158 views15 reactionsread 6 August 2026

Photo

Вторая по величине категория обращений в клинику называется «другое» Мы разобрали полугодовой поток многопрофильного медцентра — 98 810 звонков и переписок. Первое место ожидаемое: запрос на запись, 54 715 обращений, больше половины. А дальше не переносы, не отмены и не анализы, а категория «другое» — 7 996 обращений. Больше, чем переносов (6 969). Больше, чем подтверждений записи (5 573). Почти вдвое больше, чем …

❤8🔥4👏3

24 Jul 2026, 13:06 UTC118 views31 reactionsread 6 August 2026

Photo

Корабль Тесея Коллеги, сегодня пятница — делимся случаем из рабочей практики, случившимся на этой неделе. Далеко не каждый, кто к нам обращается, становится клиентом. Но многие становятся друзьями. Сегодня об одном из них — назовём его Сергей (пост с его разрешения, без чувствительных деталей). Представьте: почти полтора года назад вы задумались о речевой аналитике. Год выбирали и сравнивали, выбрали инфраструктур…

🔥12❤10⚡5👍2👏2

21 Jul 2026, 10:41 UTC112 views31 reactionsread 6 August 2026

Photo

Журнал ошибок, который ведут клиенты Представьте, что человек стоит у арендованной машины и говорит оператору в трубку: «в приложении ошибка, машину не могу открыть, деньги на карте есть». В ответ — перезапустите приложение и «подождите несколько минут, должно заработать». Это реальный звонок в сервис краткосрочной аренды автомобилей, где каждый день сотня разговоров с поддержкой, а крупнейшая группа обращений — с…

🔥12❤10👍9

17 Jul 2026, 13:02 UTC228 views24 reactionsread 6 August 2026

Photo

Отработка возражений — не совсем то. Ситуация: анализируем звонки наших клиентов, собираем отчет «возражение». В нём — возражения клиентов. Причины, проще говоря, по которым клиенты чаще всего не совершают покупку. Наша платформа слушает все звонки, определяет и считает все возражения, делает красивый дашборд: 150 раз людям было дорого, 86 далеко ехать и еще 44 раза не устроили сроки (цифры взяты для примера). Чт…

❤14👏5🔥5

14 Jul 2026, 07:57 UTC125 views20 reactionsread 6 August 2026

Photo

У одной клиники конверсия и 90,6%, и 23% — смотря от чего считать Мы готовили очередной отчет для нашего клиента — сети стоматологических клиник — а получили цифру, которую хочется вынести на главную нашего сайта: 90,6% обращений закончились записью на приём. Но есть нюанс! По тем же звонкам можно насчитать 23%. Такой пересчёт — это наша инициатива, мы просто поделили тот же числитель на другой знаменатель, клини…

🔥9⚡5💯4👍1👏1

10 Jul 2026, 14:04 UTC251 views20 reactionsread 6 August 2026

Photo

Считать отмены мало Продолжаем рассказывать о своих наблюдениях, и сегодня поговорим про отмены записей на приём. За полгода у нашего клиента (медцентры) мы насчитали 4 561 отмену. Ландшафт мы зафиксировали, цифру теперь знаем, однако сама по себе она не подсказывает, что с этим делать. Более того, факт отмены в МИС клиники фиксируется всегда благодаря автоматизации — свободные слоты нужно «перезаписать». А вот по…

🔥10❤6👍4

7 Jul 2026, 07:40 UTC244 views32 reactionsread 6 August 2026

Photo

Тренинг от несуществующей болезни Недавно разбирали звонки двум медцентрам, и от обоих руководителей пришёл один и тот же запрос слово в слово — поставить операторам отработку возражения «дорого». Сразу обратим внимание: клиники разные, но «боль» названа одинаково — это ключевое в этом кейсе. Однако в ходе проекта эти два медцентра оказались полными противоположностями. Целый день без единого «дорого» В первом за…

❤13🔥11👍7👏1

30 Jun 2026, 07:36 UTC268 views29 reactionsread 6 August 2026

Photo

Удобный маркетинг Недавно готовили отчёт одному нашему клиенту, и в целом всё довольно обычно — их отдел маркетинга использует речевую аналитику под свои задачи, измеряет спрос, дополняет веб-аналитику. Но есть любопытное наблюдение, ради которого и пишем сей пост. Ложь, на которую всё списывают Про вклад бренда принято говорить с очень серьёзным лицом, что измерить его нельзя, и говорят так не случайно — под эту …

❤10👍9🔥7👏3

26 Jun 2026, 07:59 UTC264 views16 reactionsread 6 August 2026

Photo

Вам просто или правильно? Спросите собственника бизнеса с оборотом в сотни миллионов, во сколько ему обходится один новый клиент, и довольно часто точной цифры не окажется. Зато про другое он расскажет охотно и в деталях: клиентов стало меньше, конкуренты обвалили цены, маркетологи опять что-то напутали. Мы привыкли принимать это за взвешенное обоснованное мнение — вердикт. Хотя собственник ведёт себя как пациент …

❤6🔥6👍3👎1

23 Jun 2026, 12:11 UTC286 views25 reactionsread 6 August 2026

Photo

В чем ваша ценность? Есть старый совет: продавай не дрель, а дырку в стене. Все его слышали, все кивают, но всё равно ценность чаще всего объясняют не с того конца. Совет вроде бы прост. Не рассказывай, что твой продукт делает, а расскажи, что человек от него получает. Перестань перечислять функции, назови пользу. И, конечно же, это ловушка. Загвоздка в том, что пользу почти всегда называют первую попавшуюся, сам…

👍13❤9🔥3

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @imot_io. 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 — 994,234 of 1,481,217entries 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.

ИТ в Медицине
@it_medicine · 6,4631 post

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

“Вы только послушайте!” (@imot_io), 292 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/imot_io.

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.