Channel
@impriceteam
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Cite this entry
92subscribers
+2 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1002280509917 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @impriceteam |
| Created | Between 1 September 2024 and 31 March 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 30 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 30 August 2026 |
| On Telegram | t.me/impriceteam |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 23 Aug 2026, 07:02 | 92 | +1 |
| 15 Aug 2026, 01:29 | 91 | +1 |
| 9 Aug 2026, 14:32 | 90 | no change |
| 7 Aug 2026, 21:25 | 90 | first reading |
11 posts held, back to 19 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.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 11 posts for this entry, the most recent from 20 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
127 reactions across 11 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 29.9% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 38 | 29.9% | |
| 👍 | 34 | 26.8% | |
| 👏 | 28 | 22.0% | |
| 🔥 | 24 | 18.9% | |
| 👌 | 2 | 1.57% | |
| 🏆 | 1 | 0.787% |
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 11 of the 11 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 127reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 11 most recent posts we hold, published 19 May 2026 to 20 July 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.
Ценовая конкуренция как стратегический тупик Сегодня на ритейл действуют три силы одновременно: отток трафика, давление на маржу и низкая рентабельность как фон. И в этот момент к коммерческому блоку приходит собственник с одним вопросом: "Что делаем с маржой и трафиком?" ➰ Стандартный ответ - петля конкуренции Дальше все разворачивается предсказуемо. Категорийный менеджер видит, что у соседа молоко дешевле, и сн…
👍4❤3👏2
Ценообразование автозапчастей: когда ни наценка, ни простое следование за конкурентами не работают Возьмем правую фару автомобиля в онлайн-канале продаж. Кажется, что рассчитать цену несложно - посмотреть на конкурентов и встать в рынок. Но что делать с левой? Ценообразуем каждую отдельно, под своих конкурентов, и получим нелогичные разрывы в ценах. Теперь усложним. Если фара еще и рыночный аналог, она должна держат…
❤4👍3👏2
Сегментация и применение классов товаров В посте про кластеризацию мы разобрали, по каким данным алгоритм определяет роль каждого товара в ассортименте: Hard_kvi, Soft_kvi, BackBasket, LongTail и другие. Сегодня поговорим о том, как далее роли товаров применяются для ценообразования в системе Imprice. И следующий шаг - формирование сегментов номенклатуры под правила ценообразования. 📝 Что такое сегмент номенклатуры…
❤6👍2👏2
Карта внедрения ценообразования: от первого контакта до устойчивого эффекта 🗯 "Приехали, настроили, уехали" - так часто представляют внедрение системы ценообразования. Но настроить систему еще не результат. Результат - цена, которая доходит до полки, держится в заданном коридоре и продолжает приносить эффект спустя месяцы. Между первым контактом и такой ценой лежит шесть этапов, каждый из которых решает свою задачу…
👏5👍4🔥2❤1
От матрицы наценок к гибкому ценообразованию по регионам В продолжение разговора о региональном ценообразовании - кейс из нашей практики. 💊"Здравсервис" - крупный фармацевтический дистрибьютор с собственным e-com каналом и розничной сетью, насчитывающей более 600 аптек под брендами "Здесь аптека" и "Твой доктор" в 10 регионах центральной и южной части России. 💬 Отправная точка к внедрению динамического ценообразова…
👍4❤3🔥3👏2
Региональное ценообразование Единая матрица наценок на все регионы присутствия - рабочая практика. Но в изменчивых условиях она становится ограничивающей для роста, потому что исходит из допущения, что все регионы ведут себя одинаково. А два города одной сети - это два разных рынка со своей конкуренцией, спросом и экономикой. И один прайс не может быть одинаково точным для всех сразу. ⤵️ Условный пример: Категорийн…
👍5👏4❤3
Сезонные KVI: состав ключевых товаров определяет не календарь, а покупатель В феврале стеклянная банка для консервирования - обычный товар. Рядовой покупатель не держит ее цену в голове, не сравнивает с конкурентами, при необходимости берет, что есть. В августе та же банка - KVI. Многие планируют заготовки, идут за банками и крышками специально, помнят примерную цену и сравнивают с другими магазинами. Один и тот же…
🔥6❤3👏3🏆1
Система ценообразования - усилитель, а не решение “Хотим систему, которая сама все посчитает” - одна из самых распространенных иллюзий при внедрении динамического ценообразования. Ожидание понятное: настроили инструмент, прописали правила, получили рост маржи и забыли. Реальность другая⤵️ ⏺Автоматизированная система не делает компанию умнее. Она автоматизирует и масштабирует то, что уже есть. Конфликтующие KPI авто…
🔥6👌2👍2👏2
Как работает кластеризация ассортимента В канале мы часто говорим про KVI, BackBasket, LongTail, кластеризацию и стратегии для роли товара. Сегодня расскажу, как именно мы определяем, к какому классу относится конкретный SKU и на чем основан этот вывод. 🟥Что такое кластеризация Это ML-алгоритм, с помощью которого мы определяем ролевой класс каждого товара. Механика работает следующим образом: алгоритм анализирует …
❤5👍4🔥2👏1
Как устроены управляемые ценовые эксперименты в динамическом ценообразовании. В разговорах про ML в ценообразовании часто упускается важный момент: алгоритм не "черный ящик" с неочевидным полем принятия решений, он движется четко внутри коридора, который задают конкуренты, правила и цели бизнеса. В контуре динамического ценообразования ценовые эксперименты работают в комбинации из трех привычных подходов, где кажды…
❤7👍3👏3
Эластичность и конкуренты: рынок задает коридор, спрос - оптимальную цену В завершении серии про ценовую эластичность хочу вернуться к вопросу, который мы не раз обсуждали в канале - почему ставить цены "под рынок" не всегда выгодно. Жесткая привязка к конкурентам - "держать цену на 5% ниже рынка", "вторая минимальная цена по KVI" - частая практика в ритейле. Но именно эластичность спроса показывает, что это далеко…
🔥5❤3👍3👏2
Showing the 11 most recent of 11 posts we hold for @impriceteam. 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.
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 23 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Imprice. Кухня ценообразования” (@impriceteam), 92 subscribers as measured 23 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/impriceteam.
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.