Channel
@product_case_every_day
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
2,505subscribers
-7 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1003077052341 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @product_case_every_day |
| Created | Between 1 August 2025 and 31 October 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 August 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 13 August 2026 |
| On Telegram | t.me/product_case_every_day |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 13 Aug 2026, 05:34 | 2,505 | -3 |
| 10 Aug 2026, 10:04 | 2,508 | -3 |
| 7 Aug 2026, 01:00 | 2,511 | -1 |
| 6 Aug 2026, 05:34 | 2,512 | no change |
| 6 Aug 2026, 02:31 | 2,512 | first reading |
20 posts held, back to 20 February 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 2 pagesof 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 24 July 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (20 February 2026 – 24 July 2026) |
| Views total | 374 |
| Reactions total | 9 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 16:26 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.
244 reactions across 20 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 42.2% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 103 | 42.2% | |
| 👍 | 94 | 38.5% | |
| 🔥 | 35 | 14.3% | |
| 👎 | 5 | 2.05% | |
| 😁 | 2 | 0.82% | |
| 🤝 | 2 | 0.82% | |
| 👀 | 1 | 0.41% | |
| 👌 | 1 | 0.41% | |
| 🤔 | 1 | 0.41% |
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 244reactions 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 20 February 2026 to 24 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.
Sunnies Flask: как превратить покупку обычного термоса в творческий процесс На Филиппинах термос для холодных напитков — один из самых распространенных повседневных аксессуаров. При температуре около +30 °C и высокой влажности обычный стакан быстро покрывается конденсатом, поэтому многие постоянно носят с собой собственный термос. На таком рынке сложно выделиться только материалами, объемом или временем сохранения …
🔥5❤3👍1
Fireflies: как стартап пережил шесть лет до эпохи LLM и оказался к ней готов Fireflies запустился еще в 2016 году, когда больших языковых моделей не существовало. А вы думали сервисы для записи и транскрипции встреч появились только с приходом ChatGPT? Первые версии продукта были очень далеки от сегодняшнего опыта. Распознавание речи ошибалось, автоматические конспекты были посредственными, а пользователям нужны бы…
👍8❤6
Govar: как мобильное приложение нашло B2B монетизацию практически не меняя продукт Представьте: команда создает B2C мобильное приложение для практики разговорного английского. Привлекла немного денег, но не смогла свести экономику на подписках. Деньги заканчиваются, юзеры есть (в том числе power юзеры, которые пользуются приложением ежедневно). Решение пришло откуда не ждали. Фаундер был на старап-ивенте, где один …
❤4👍3
Temu: как дорасти до $92 млрд GMV, превратив шопинг в казино В 2022 году китайская компания PDD Holdings запустила Temu для западных рынков. Всего за несколько лет сервис стал одним из самых быстрорастущих маркетплейсов в мире. И этот путь к успеху был довольно необычным. Пока Amazon инвестировал в доверие, скорость доставки и удобство выбора, Temu строил продукт вокруг поведенческой психологии. Пользователь открыв…
👍4❤3🔥2🤔1
AutoTrader.com: как автомобильный маркетплейс стал машиной по продаже доверия В конце 90-х казалось, что интернет сейчас полностью изменит автомобильный рынок. Yahoo, AOL, Microsoft, Edmunds и десятки стартапов пытались зайти в нишу продаж авто. Многие верили, что дилеры скоро станут не нужны, машины будут продаваться напрямую онлайн, а весь рынок превратится в e-commerce. AutoTrader.com пошёл другим путём. Чип Пе…
🔥2❤1👍1
3. Подписка работает там, где продукт влияет на решение покупателя, но не всегда может доказать это через последний клик. 4. Профессиональные продавцы не враги маркетплейса. Часто именно лучшие продавцы помогают сделать продукт массовым. 5. После завоевания категории нужно идти глубже в workflow продавца. Там появляется долгосрочная прибыль. AutoTrader.com вырос не потому, что «оцифровал объявления». Он помог авто…
❤5🔥2
Авито Спецтехника: как нишевой вертикальный продукт стал точкой притяжения для профессионального рынка Когда люди слышат слово «Авито», большинство представляет себе массовый классифайд: смартфоны, мебель, аренда квартир, машины. Но внутри платформы постепенно выросли вертикали, которые по уровню проработки уже давно напоминают отдельные специализированные продукты. Один из интересных примеров — Авито Спецтехника. …
👍11❤2👌1👎1
Trackman: как военные радары изменили профессиональный гольф Еще 20 лет назад тренировки в гольфе выглядели почти так же, как и сто лет назад. Игрок бил по мячу, а тренер пытался объяснить ощущения словами: «слишком рано открыл корпус», «не тот угол», «неправильная работа рук». Большая часть обучения строилась на опыте, интуиции и субъективных ощущениях. А потом появился Trackman. Датская компания взяла военные рад…
❤5👍5🔥1
Grab: как локальный сервис безопасности вырос в главный супер-апп Юго-Восточной Азии В 2012 году два выпускника бизнес-школы запустили сервис MyTeksi в Куала-Лумпуре. Проблема была максимально конкретной: в регионе не доверяли такси. Поездка — это риск. Водитель неизвестен, маршрут не отслеживается, поддержки нет. Они не пытались сделать Uber для Азии. Они решили одну боль — безопасность. С этого начался путь Grab…
❤8👍6🔥3
Simple App: как сделать продукт проще конкурентов — и за счёт этого выиграть Simple App работает в перегруженной категории health & fitness. Большинство приложений про питание — это счетчики калорий, макросы, сложные графики и бесконечные формы для ввода данных. Simple делает наоборот — убирает почти всё. Вместо сложного трекинга пользователь получает одну понятную механику: когда есть, а когда не есть. Как работ…
👍4🔥4❤2
Oura Ring: как превратить биометрию в ежедневные решения Oura Ring — умное кольцо, которое отслеживает сон, активность и восстановление. В отличие от часов и браслетов, его почти не ощущаешь — и это не просто дизайн, а часть продуктовой стратегии: устройство, которое не мешает, проще встроить в повседневную жизнь. Главное в Oura — не железо, а то, как они упаковали сложные данные в понятные действия. Как работает …
👍4❤2😁2👀1🔥1
Turo: как превратить личные автомобили в альтернативу прокатным компаниям Кто из вас сталкивался с классическим компаниями по прокату авто в путешествии, знает, что это обычно не самый приятный опыт. Очередь на выдаче, сюрпризы вида «этой машины сейчас нет, но есть другая…», навязчивая продажа страховки и других услуг… Но есть другой вариант: открыть приложение и выбрать не просто «категорию авто», а конкретную маши…
👍8🔥4❤2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @product_case_every_day. 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 — 224,258 of 1,340,412entries 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.
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.
Named by 6 registered channels — 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.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
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.
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 13 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Учись у лучших 📚” (@product_case_every_day), 2,505 subscribers as measured 13 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/product_case_every_day.
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.