Channel
@nrcases
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Cite this entry
73subscribers
+9 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003304593625 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @nrcases |
| Created | Between 1 November 2025 and 31 March 2026— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 10 August 2026 |
| Last confirmed live | 29 August 2026 |
| Measurements held | 4 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 29 August 2026 |
| On Telegram | t.me/nrcases |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 23 Aug 2026, 11:48 | 73 | +5 |
| 16 Aug 2026, 02:03 | 68 | +4 |
| 10 Aug 2026, 02:48 | 64 | no change |
| 7 Aug 2026, 22:40 | 64 | first reading |
20 posts held, back to 9 July 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 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.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (9 July 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 71 |
| Reactions total | 10 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 10 Aug 2026, 02:48 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.
49 reactions across 20 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 57.1% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 28 | 57.1% | |
| 🔥 | 15 | 30.6% | |
| 👍 | 6 | 12.2% |
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 49reactions 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 9 July 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.
Кейс «Пятерочки»: как найти подход к подростковой аудитории Задача — изменить восприятие «Пятерочки» среди подростков, для которых продуктовый ретейл ассоциируется с покупками родителей, найти точку контакта в привычной среде и выстроить коммуникацию, которая будет восприниматься естественно и получит органическое распространение. ️ ❗️ Задача 🔴Изменить восприятие «Пятерочки» среди подростков. 🔴Найти точку контакта…
❤1
Кейс Street Beat и Out of Cloud (Kokoc Performance): как построить триггерные коммуникации и увеличить выручку на 388% Сеть мультибрендовых магазинов обуви и одежды Street Beat (70 магазинов в 28 городах) уже имела CRM-маркетинг, но использовала его не на 100%. Задача — превратить CRM из набора разрозненных рассылок в системную коммуникацию, обеспечивающую управляемый рост выручки. ❗️ Проблема 🔴Разрозненные коммун…
❤1
Кейс МТС AdTech и Metro: как с помощью больших данных увеличить продажи на 6 процентных пунктов Metro — международная компания в сфере оптовой и розничной торговли, работающая для аудитории ретейла и HoReCa. Задача — охватить целевую аудиторию состоятельных людей, сформировать намерение к покупке и увеличить количество транзакций. ❗️ Задача 🔴Охватить целевую аудиторию состоятельных людей (25+, высокий доход). 🔴Сфо…
❤1🔥1
Кейс EXEED EXLANTIX × Easy Commerce: как приложение Т-Банка помогло премиум-бренду в 4 раза увеличить конверсию в заявки Бренд EXEED EXLANTIX — один из крупнейших автопроизводителей Китая, в России прочно закрепился в премиальном сегменте. В 2025 году занял первое место среди премиальных марок по продажам. При этом компания действует в условиях высокой конкуренции: более 13 брендов борются за внимание одного покупат…
❤3
Кейс Ozon и VK: как получить долю рекламных расходов меньше 5% В 2025 году Ozon и VK провели первое масштабное сотрудничество во всём контуре холдинга VK. Форматы размещались во «ВКонтакте», «Дзене», «Одноклассниках», «Медиапроектах», почте и главной Mail. Задача — усилить коммуникацию с широкой аудиторией и поддержать крупнейшие распродажи года, сочетая медийные задачи с перформанс-результатами. ❗️ Задача 🔴Масшта…
🔥2❤1
Как онлайн-платформа для фитнеса всего за 4 месяца запустила собственный бренд спортинвентаря: от идеи до доставки из Китая Онлайн-платформа для занятий фитнесом решила запустить собственную линейку спортивного инвентаря. Компания никогда не занималась производством и розничными продажами, но планировала продавать товары на маркетплейсах. Сроки были сжатыми — 4 месяца, хотя такие проекты обычно занимают от полугода.…
🔥2👍1
Кейс «Пятерочки»: как объяснить ценность бренда через игру Перед бренд-командой «Красной цены» (СТМ «Пятерочки») стояло несколько задач: познакомить сотрудников с обновлённым образом бренда, усилить восприятие марки как great value-бренда (надёжное качество по доступной цене) и вовлечь сотрудников в интерактивный формат взаимодействия с СТМ. Решение — игровой проект, помогающий в игровой форме научиться управлять ли…
❤2👍1
Кейс OKKAM и Wildberries: как маркетплейс поддержал сезон распродаж нестандартными медийными форматами и получил плюс 50% к эффективности рекламных расходов В периоды крупных сезонных распродаж конкуренция за рекламный инвентарь возрастает: бренды одновременно наращивают активность, становится сложнее добиться внимания пользователей. Wildberries задействовал нестандартные медийные форматы на площадках Mail и «Дзен» …
❤2🔥1
Кейс ROSTICS и «Авито»: как запустить игровой спецпроект и охватить более 20,6 млн пользователей за месяц В условиях высокой конкуренции за внимание аудитории ROSTICS поставил задачу усилить коммуникацию о сервисе доставки и привлечь молодую активную аудиторию к бренду. Требовался формат, который выходит за рамки привычных баннеров и вовлекает пользователя в долгое взаимодействие. ❗️ Задача 🔴Усилить коммуникацию о…
🔥2❤1
Как масштабировать продажи на маркетплейсах без роста операционных затрат: кейс «Веломоторс» с экономией 13 млн рублей «Веломоторс» — один из крупнейших производителей велосипедов, квадроциклов и мототехники в Европе. При запуске продаж на маркетплейсах бизнес-процессы, рассчитанные на оптовую модель, не подходили для обработки заказов по модели FBS. Высокая доля ручных операций увеличивала нагрузку на менеджеров, с…
🔥2❤1
Кейс «Бидиз» (Bidease) и TORNADO MAX ENERGY: как увеличить узнаваемость бренда на 36% в мобильном гейминге (18+) На рынке энергетиков категория перегрета: новых игроков много, внимание аудитории стоит всё дороже. Медийная кампания работает только тогда, когда попадает в правильный контекст — туда, где бренд выглядит естественно, а не как очередной рекламный шум. TORNADO MAX ENERGY поставил задачу повысить узнаваемос…
👍2❤1
Как UPPETIT внедрил новый инструмент прогнозирования спроса и вышел на +3,7% к валовой прибыли UPPETIT — сеть из 59 магазинов в Санкт-Петербурге, где готовая еда занимает основную часть ассортимента: до 5 900 позиций в ежедневном плане, срок годности — 72 часа. Покупатели приходят в среднем три раза в неделю, поэтому надёжность полки — вопрос доверия. Планировать «по средним за прошлую неделю» на всю сеть с разными…
❤1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @nrcases. 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.
“Кейсология” (@nrcases), 73 subscribers as measured 23 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/nrcases.
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.