Как создавать и развивать продукты и бизнес B2B/B2C от продакта. Вхожу в ТОП 200 людей мнений 2026
Кейсы, практики discovery management, инструменты AI, маркетинга и продаж. Канал для product, бизнеса и предпринимателей
Контакты: @Vikcher
Created
Between 1 June 2024 and 30 September 2024— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
4 measurements spanning 4 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 5,631–5,641 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
11 Aug 2026, 11:22
5,640
+8
8 Aug 2026, 08:06
5,632
-2
7 Aug 2026, 14:17
5,634
no change
7 Aug 2026, 14:09
5,634
first reading
Engagement
20 posts held, back to 15 June 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 7 pagesof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
30.1%
avg views ÷ 5,640 subscribers
Avg views / post
1,700
9 posts measured
Reaction rate
1.45%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
9
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 11 August 2026
Posts held
20 (15 June 2026 – 11 August 2026)
Views total
15,273
Reactions total
222
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
12 Aug 2026, 04:02 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.
What this channel posts
Photos
95
Videos
9
Links
114
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 12 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Video runtime
34s
Average length
34s
Measured directly from 1 video 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
513 reactions across 20 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 37.4% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🔥
192
37.4%
💯
113
22.0%
👍
98
19.1%
🎉
57
11.1%
❤
40
7.80%
👏
9
1.75%
👎
2
0.39%
🤣
2
0.39%
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 513reactions 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 15 June 2026 to 11 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
2
across the posts below
Posts paid on
1
of 20 we hold a reading for · 5%
Most on one post
2
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @productVC. 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 15 June 2026 to 11 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.
Мы в продукте почему-то почти всё называем кастдевом⚪️
Хотя по факту это разные исследования🙃
Если говорим с потенциальной аудиторией▶️
Ищем Jobs, проблемы, альтернативы, причины переключения.
👇
Это скорее Problem Discovery.
Если говорим с текущими клиентами▶️
Смотрим, как они реально используют продукт:
Job → сценарий → функция → результат → костыль.
👇
Это уже Product Usage Research.
Если проверяем конкретный ин…
Тарифная сетка начинает выгорать 💶
Сейчас занимаюсь новыми тарифами и столкнулся с простой проблемой: клиенту часто не нужен весь пакет. Ему нужны конкретные 3–4 функции, которые закрывают его задачу.
Но отдельно продать их нельзя. Поэтому мы либо тащим клиента в дорогой тариф, большей частью которого он не будет пользоваться, либо теряем сделку⚪️
Первая реакция - сделать ещё один тариф. Потом ещё один: для малого…
Есть одна вещь, которую бизнес обычно недооценивает.
Мы привыкли считать стоимость сервиса сегодня, но редко считаем, сколько он будет стоить через год-два. А именно там часто и появляются новые комиссии, ограничения и изменения условий.
Поэтому мне понравилась идея новой акции Совкомбанка. Они не просто дают льготные условия на старте, а предлагают зафиксировать их навсегда. 🔥
Что входит:
⚪️льготное обслуживание …
Поймал классическую проблему больших команд🔐
Мы сейчас создаём новый тариф. Вроде всё сделали как положено: посмотрели аналитику, конверсии, конкурентов, определили ценность для клиента, посчитали экономику. Гипотеза собрана, можно запускать🛒
И я решил показать её коллегам. Не для того, чтобы заново пройти весь Discovery, а чтобы собрать обратную связь и проверить, не упустили ли мы что-то важное.
И вот тут начало…
Discovery становится дешевле. Но продукты быстрее расти не начинают✖️
Последнее время заметил интересную вещь.
Сейчас проверить гипотезу стало гораздо проще. Попросил агента собрать рынок. Посмотрел конкурентов. Поднял исследования. Сгенерировал несколько вариантов решения. Собрал кликабельный прототип.
То, на что раньше уходили дни или даже недели, сейчас можно сделать за несколько часов.
Казалось бы, исследований…
Вам тоже скучно слушать "полезные" эфиры, особенно про ИИ?
И часто проблема не столько в контенте, сколько в формате: послушав запись, с практикой-то ты остаешься один на один. И потом, супер вероятно, не внедряешь в работу.
Или так - даже попробовал, но по ходу вылезла куча нюансов, которая почему-то не вылезла у спикера на эфире.
В общем, польза есть, но она живет где-то в параллельной вселенной.
Ребята недавно д…
Что на самом деле подкупает клиента в продукте?💲
Сейчас мы полностью пересобираем онбординг в Финтабло.
Проводим исследования онлайн и офлайн, смотрим пользовательские сценарии, разбираем текущий путь, собираем прототипы через нейронки и пытаемся понять, где клиент получает ценность, а где просто начинает страдать 🙃
И вот в процессе снова вернулся к одной мысли, которую когда-то услышал у Вани Замесина и потом не …
⚖️ Суд над пушами
Недавно я уже рассказывал про эфир EMAILMATRIX, где ребята разбирали геймификацию в бизнесе. Теперь они пошли дальше и превратили обычный вебинар в настоящее судебное заседание📙
22 июля в 18:00 будут рассматривать дело № 2: «Креативные пуши без офферов и пользы».
Суть эфира в том, что есть две стороны. Одна будет защищать креатив, эмоции и нестандартную коммуникацию. Вторая — доказывать, что любо…
Борьба за бренд уже началась не только в поисковиках📱
Сейчас пользователь всё чаще не идёт изучать десять сайтов, а сразу спрашивает нейросеть: какой сервис выбрать, кто лучше решает задачу, что подойдёт именно ему.
Даже в Яндексе первым ответом становится не список ссылок, а готовая рекомендация от AI. Поэтому важно понимать не только место сайта в поиске, но и как нейросети вообще видят ваш продукт⚡
Под это уже …
Экономить на саппорте 〰️ дорого💶
Поддержку часто воспринимают как отдел, который не приносит деньги. Но на самом деле это один из инструментов удержания клиентов.
По данным Qualtrics за 2025 год, после негативного клиентского опыта 34% людей сокращают расходы на компанию, а 13% перестают платить ей совсем.
Можно даже грубо посчитать цену плохого саппорта💰
Количество клиентов, обратившихся в поддержку × средний пла…
4 кейса, где ИИ реально работает в бизнесе
ИИ сейчас пробуют внедрять многие компании. Но часто всё остаётся на уровне экспериментов без понятного результата для бизнеса.
Вокруг много громких обещаний и историй о впечатляющих результатах, но мало примеров с реальными задачами, ограничениями и цифрами.
В канале AI для бизнеса разбирают именно такие кейсы:
🔵Как ситема ИИ-агентов помогла заводу получить 27,4 млн руб…
Codex + Vercel, как машина для проверки гипотез ⌨️
Раньше проверка нормальной гипотезы могла легко растянуться на 3–4 недели: собрать контекст, описать задачу, подключить команду, дождаться дизайна, собрать прототип, поправить, снова обсудить, снова поправить.
Сейчас это стало сильно быстрее.
Как выглядит процесс👇
🔵Я беру гипотезу и сначала разбираю её внутри с агентами. Подтягиваю нужную документацию из внутренни…
💯11🔥8❤3👍3🎉2
Signed Viktor Chertkov
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @productVC. 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.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 366,742 of 1,169,250entries 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.
Forward network
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
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 11 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“От идеи до продукта B2B & B2C | Виктор Чертков” (@productVC), 5,640 subscribers as measured 11 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/productVC.
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.
