Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for Папа e-commerce: Артём Ружейников

Channel

Папа e-commerce: Артём Ружейников

@papa_ecommerce

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

377subscribers

+0 since we began measuring on 8 August 2026

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

Register entry

Telegram ID-1002693274958
TypeChannel
Username@papa_ecommerce
CreatedBetween 1 March 2025 and 31 July 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded8 August 2026
Last confirmed live29 August 2026
Measurements held4
Confirmed unchanged2 times, most recently 29 August 2026
On Telegramt.me/papa_ecommerce

Growth

376377376.58 August 2026 — 377 subscribers8 August 2026 — 377 subscribers16 August 2026 — 376 subscribers23 August 2026 — 377 subscribers8 August 202623 August 2026
4 measurements spanning 16 days. 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 376–377 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
23 Aug 2026, 22:38377+1
16 Aug 2026, 08:58376-1
8 Aug 2026, 06:17377no change
8 Aug 2026, 01:45377first reading

Engagement

20 posts held, back to 13 August 2025the 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 12 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.

What this channel posts

Video runtime
1h 01m
Average length
30m 58s

Measured directly from 2 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

166 reactions across 17 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 35.5% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
5935.5%
👍4929.5%
🔥4728.3%
💯63.61%
❤‍🔥21.20%
👎10.602%
🙏10.602%
🥰10.602%

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 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 166 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 13 August 2025 to 12 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.

Recent posts

12 Jul 2026, 05:20 UTC133 views7 reactionsread 8 August 2026

Чем больше работаю с товарными компаниями, тем сильнее убеждаюсь, что главный актив бизнеса это не склад, не производство и даже не бренд. Главный актив это система поиска новых товаров. Большинство успешных товаров не являются случайностью. Это результат процесса. Поиск идеи. Потом фильтрация. Потом небольшой тест. Потом масштабирование. И снова поиск следующего товара. Большие компании спокойно расстаются с тов

6👍1

11 Jul 2026, 05:20 UTC121 views6 reactionsread 8 August 2026

Есть ошибка, которую совершают почти все новички. Они открывают топ продаж, находят лидера и думают: "Сделаю такой же товар". Но к этому моменту они почти всегда приходят последними. Маржа любого товара исторически идет сверху вниз. Новый товар появляется, конкурентов мало, прибыль максимальная. Потом приходит второй продавец, третий, десятый, пятидесятый. Цена начинает падать, прибыль тоже. Поэтому сильный бизне

👍42

10 Jul 2026, 04:20 UTC123 views8 reactionsread 8 August 2026

Большинство селлеров ищут товар с большой выручкой. Но искать нужно совсем не это. Искать нужно место, где еще осталась прибыль. Есть очень простой закон рынка. Если товар легко повторить, туда быстро приходит огромное количество продавцов. Дальше начинается конкуренция ценой, маржа постепенно исчезает, и остаются только самые эффективные компании. Не самые умные и не самые талантливые. А те, кто лучше считает про

4👍2💯2

24 Jun 2026, 06:24 UTC172 views3 reactionsread 8 August 2026

Последние месяцы много изучаю тему скорости оборота капитала. И чем глубже погружаюсь, тем больше убеждаюсь, что для многих селлеров главная проблема уже не поиск товара и даже не маржа. Главная проблема - деньги слишком долго находятся внутри цикла. Месяц производство. Месяц доставка. Потом продажи. В результате капитал может быть заморожен на 3-4 месяца. Именно поэтому мы начали активно заниматься программами

🔥3

28 May 2026, 11:42 UTC233 views3 reactionsread 8 August 2026
Photo

Ребята, хочу поделиться реальным кейсом. Как мы вынули селлеру 1,14 млн ₽ из товара, а прибыль при этом только выросла. Категория - автотовары. 330 SKU. Клиент пришёл с понятной болью: Выручка есть, а денег всё равно не хватает. Начали разбирать кабинет и увидели интересную картину. Больше 52% денег лежало в SKU с оборачиваемостью больше 100 дней. Но прикол в том, что это не значит, что товар плохой. Часто проблема

🔥3

19 Apr 2026, 06:38 UTC281 viewsread 8 August 2026
Photo

17 апреля финально подписан закон по системе СПОТ. С 1 июня 2026 он начинает работать. Это не формальность. На внедрение закладывается около 16,5 млрд рублей — систему будут реально контролировать. Что меняется: Раньше значительная часть импорта через ЕАЭС работала по модели постконтроля — товар завозили, а с НДС и пошлинами разбирались позже. Теперь наоборот. До ввоза товара нужно: • заранее подать данные • п

7 Apr 2026, 05:21 UTC267 views5 reactionsread 8 August 2026

Когда бизнес выглядит убыточным, а проблема вообще не в товаре Залетел к нам на чек-ап производитель игрушек. Смотрим цифры - за 4 недели минус 142 745 ₽. Первая мысль у собственника простая: всё плохо, товар не едет, экономика мертвая. Начали копать глубже. И тут вскрылась настоящая причина. На WB локализация всего 22,7%. То есть 77,3% продаж идут нелокально. При этом почти весь остаток загнали в Приволжский класт

2👍2🥰1

30 Mar 2026, 07:41 UTC295 views5 reactionsread 8 August 2026

ВБ и Озон удлиняют выплаты. Это значит одно - у большинства начнутся кассовые разрывы. Если раньше можно было жить «на обороте», сейчас это легко превращается в минус на счету. Что делать: 1 - Жесткий контроль денег Начните считать циклы: закупка → продажа → возврат денег. Ведите платежный календарь. Вы должны понимать, когда и сколько денег придет и когда нужно платить. Выводить деньги только когда видите реальны

4👍1

26 Mar 2026, 08:21 UTC251 views2 reactionsread 8 August 2026

Ребят, кто уже в теме — вы сами видите, что происходит. С 6 апреля Ozon полностью меняет экономику: новая логика логистики, наценки до 8% за нелокальные продажи, плюс рост комиссий — в некоторых категориях уже до 50–55% WB туда же — IRP, коэффициенты, давление на локализацию, рост расходов на возвраты и логистику По факту рынок сейчас жестко загоняют в управление логистикой и экономикой. Просто “продавать” больше

2

20 Mar 2026, 07:37 UTC279 views8 reactionsread 8 August 2026

Когда работаю с ребятами в товарном бизнесе, там абсолютно та же ситуация. Очень часто сначала что-то придумывают, потом производят, завозят, вкладывают деньги, а потом оказывается, что это не продается. Рынок это не ждал. Квадратное в круглое не лезет. И в итоге почти всегда одна и та же картина: 15–20% артикулов тащат весь бизнес вверх, остальные в лучшем случае лежат мертвым грузом, в худшем съедают деньги и кат

7👍1

20 Mar 2026, 07:27 UTC252 views9 reactionsread 8 August 2026

Ребят, хочу поделиться важным наблюдением. Часто на наставничестве сталкиваюсь с тем, что люди хотят все и сразу. Давайте разберем это на примере IT-компании. Очень часто кажется, что если есть идея, то надо сразу бежать пилить продукт: нанимать разработчиков, делать платформу, собирать интерфейсы, автоматизировать процессы. Но правда в том, что почти любой сильный IT-продукт сначала вообще не продукт. Сначала эт

7👍2

Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @papa_ecommerce. 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 — 492,260 of 1,629,452 entries 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 23 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“Папа e-commerce: Артём Ружейников” (@papa_ecommerce), 377 subscribers as measured 23 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/papa_ecommerce.

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.