Channel
@professor_m_chanel
On this record: Topic · Growth · Engagement · Posts · Cite this entry
98subscribers
+4 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001764218553 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @professor_m_chanel |
| Created | 22 February 2022 — measured — cross-checked against a third-party dataset (ext.tg_channel) |
| First recorded | 9 August 2026 |
| Last confirmed live | 12 October 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 12 October 2026 |
| On Telegram | t.me/professor_m_chanel |
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 27 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 62% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 12 Oct 2026, 18:48 | 98 | +1 |
| 2 Oct 2026, 08:17 | 97 | +2 |
| 16 Sept 2026, 18:57 | 95 | +1 |
| 9 Aug 2026, 13:02 | 94 | no change |
| 7 Aug 2026, 19:57 | 94 | first reading |
20 posts held, back to 25 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 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 19 June 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Сценарии звонков в amoCRM работают только тогда, когда они оформлены как единый регламент, а не хранятся «в головах» менеджеров. Иначе команда по-разному обрабатывает входящие, пропущенные и повторные звонки, а аналитика начинает искажаться. Мы храним регламенты в WikiRoom: там собраны инструкции, чек-листы и сценарии по каждому типу звонка. Менеджер сразу понимает, что проверить, какую задачу поставить и что делать…
Шаблоны в Wazzup работают только тогда, когда встроены в процесс, а не лежат в чатах или заметках. Короткие ответы удобно хранить в самом Wazzup, а подробные версии с примерами — в базе знаний или регламенте. Но шаблоны сами по себе не решают задачу: менеджеров нужно учить адаптировать их под клиента, а не копировать бездумно. Когда есть единые шаблоны, обучение и ответственный за их актуальность, команда отвечает…
Типовые ошибки при подключении Sipuni к amoCRM — это спешка и «настроим потом». В итоге звонки не доходят до CRM, появляются дубли и ломается аналитика. Мы начинаем с базовой проверки: корректный домен, права, статус интеграции и тестовый звонок. Сразу же настраиваем сценарии: какие звонки создают контакты и сделки, куда они попадают и кто отвечает за пропущенные. Отдельно связываем пользователей Sipuni с пользоват…
Наш клиент — сервисная компания с большим потоком обращений из мессенджеров. Среднее время ответа было 15–20 минут: сообщения терялись, задачи дублировались, новички долго входили в курс. Мы подключили Wazzup к amoCRM — все диалоги стали попадать в одну воронку, появился ответственный и прозрачная история общения. Следующим шагом развернули базу знаний в WikiRoom: скрипты, ответы на типовые вопросы, регламенты и чек…
Когда в проекте много процессов и интеграций, зависимость от одного сотрудника становится риском — вместе с ним уходят и знания. Мы собираем всё критичное по работе с клиентом в WikiRoom: инструкции, регламенты, сценарии, ссылки на системы и интеграции. Это живая база знаний, которая постоянно обновляется. Через виджеты подтягиваем данные из CRM, систем сканирования уязвимостей и отчётности — сотруднику не нужно пр…
Как настроить amoCRM, чтобы в ней работали amoCRM должна упрощать работу менеджера, а не добавлять бюрократии. 1. Карточка сделки Только главное: контакт, телефон, источник, сумма, продукт, короткое поле «Боль клиента». 2. Этапы воронки Реальные шаги сделки без «В работе»: Новый лид → Первый контакт → Квалификация → КП → Переговоры → Договор → Оплата. 3. Обязательные поля Минимум звёздочек: источник, продукт, бюдже…
Онбординг за 1–3 дня с WikiRoom Обычно новичок «въезжает» в продажи неделями: презентации, наблюдение за старшими, разрозненные файлы. В итоге он боится звонить, а руководитель — доверять клиентов. С WikiRoom мы собираем всё обучение в одну базу: продукт, ЦА, воронки, скрипты, возражения. Новичок открывает карточку сделки в amoCRM и по клику попадает на нужную инструкцию. Уже через 1–3 дня он делает первые звонки п…
Скрипты продаж внутри amoCRM и WikiRoom Когда скрипты лежат в файлах и чатах, менеджеры говорят «по памяти», теряют лидов и повторяют одни и те же ошибки. Мы привязываем базу знаний WikiRoom к стадиям воронки amoCRM: у каждого статуса сделки есть своя статья с целью этапа, вопросами и аргументами. Скрипт открывается по клику прямо из карточки. По записям звонков дорабатываем материалы в WikiRoom, и новые подсказки…
«Сами настроим amoCRM» почти всегда выходит дороже, чем внедрение с партнёром. Когда компания разбирается сама, нет методологии и внешнего опыта: команда месяцами играет с воронками, полями и правами, а в это время теряются лиды и падает конверсия. Руководители и маркетологи тратят часы на ковыряние в настройках вместо скриптов, офферов и работы с ключевыми клиентами — эти упущенные сделки обычно и составляют настоя…
Телефония без базы знаний: почему продаж нет Многие компании ставят телефонию и ждут роста продаж: видно звонки, статистику, записи. Но без нормальной базы знаний менеджеры продолжают говорить «ни о чём», и конверсия почти не меняется. Если скрипты, ответы на возражения и FAQ живут в головах старожилов или в разрозненных чатах, операторы ошибаются в условиях и ценах, теряют время на поиски информации. Клиент слышит…
Внедрение amoCRM — это проект, а не только покупка лицензий. Из чего состоит бюджет: 1. Лицензии — тариф и пользователи. 2. Настройка — воронки, поля, права, задачи. 3. Интеграции — телефония, мессенджеры, Wikiroom, 1С, боты. 4. Обучение и поддержка — чтобы CRM реально использовали, а не обходили через Excel. Пакеты «Профессор М»: Старт — лицензии + базовая настройка + 1 канал связи + короткое обучение. Бизнес — р…
Мессенджеры удобны, пока диалогов мало. Как только поток растёт, начинается хаос: одни и те же вопросы, потерянные договорённости, «висящие» задачи и знания, которые живут в голове одного менеджера и исчезают вместе с ним. Без CRM и базы знаний у компании нет целостной картины по клиенту: кто с ним работает, на каком он этапе, что обещали и какие были возражения. Руководитель видит только чат‑ленту, а не управляемый…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @professor_m_chanel. 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 12 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ПрофессорМ | Автоматизация | Внедрение CRM | ERP | 1C| ChatGPT| База Знаний |” (@professor_m_chanel), 98 subscribers as measured 12 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/professor_m_chanel.
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.