Помогу выстроить эффективные взаимоотношения с клиентами 🤝
В канале разбираю мотивы потребления и делюсь практическими инструментами для роста бизнеса.
Запись на консультацию по системному управлению клиентской базой и курс «CRM лидер»: @katrinlets
Created
Between 1 March 2025 and 31 July 2025— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
2 measurements taken within a single day. 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 204–206 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)
Subscribers
Change
8 Aug 2026, 11:17
205
no change
7 Aug 2026, 17:43
205
first reading
Engagement
20 posts held, back to 21 April 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 · 30 days
37.7%
avg views ÷ 205 subscribers
Avg views / post
77.3
3 posts measured
Reaction rate
4.74%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
3
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 24 July 2026
Posts held
20 (21 April 2026 – 24 July 2026)
Views total
232
Reactions total
11
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
8 Aug 2026, 11:17 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
75
Videos
2
Links
49
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 8 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.
Reaction mix
119 reactions across 19 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 43.7% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
❤
52
43.7%
🔥
42
35.3%
👍
12
10.1%
🍾
5
4.20%
💯
4
3.36%
🍓
1
0.84%
🕊
1
0.84%
🙏
1
0.84%
🦄
1
0.84%
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 19 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 119reactions 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 21 April 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.
Telegram Stars
Stars received
1
across the posts below
Posts paid on
1
of 20 we hold a reading for · 5%
Most on one post
1
single highest reading
A paid reaction is a reader spending Telegram Stars — bought with money — on a post by @psy_loyalty. 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 21 April 2026 to 24 July 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.
Какие метрики можно считать хорошими для программы лояльности в DIY?
Спросили у Екатерины Прониной, эксперта по CRM и лояльности:
Частота покупок на уровне 4 раз в год для DIY – очень хороший показатель. Но важно учитывать нюансы.
Например, кто ценнее для бизнеса: клиент, который покупает часто, но небольшими чеками, или покупатель, который один раз в год покупает на сумму, превышающую все 4 покупки первого?
Поэто…
Как системно проверить качество взаимодействия с аудиторией в каналах коммуникаций?
Недавно меня пригласили стать соавтором курса по email-маркетингу. Мой блок - аудит, и по иронии судьбы с начала года я провожу уже второй аудит CRM маркетинга ✍️ Так что контент прямо из-под ножа, так сказать) пусть и только с фокусом на один канал.
Здесь же хочу рассказать немного о том, как я это делаю.
1️⃣ Общение. Я не перес…
Товар отличный, обслуживание на уровне, бонусы начисляем, а отзывов все нет 😟 Знакомо?
Недавно для одного из своих проектов я проводила качественное исследование среди онлайн покупателей обуви о ключевых точках взаимодействия с брендом/маркетплейсом, влияющих на готовность оставлять отзывы.
Помимо базовых моментов про качество товара и уровень сервиса было несколько любопытных идей, либо озвученных самими респонд…
Нас уже больше 200! 🥳
На днях каналу был год, и я очень благодарна всем, кто его читает ☺️
Медленно, но верно мы вместе погружаемся в искусство строить настоящую лояльность, идущую далеко за пределы скидок и акций.
Благодарна всем, кто читает, комментирует, сохраняет ❤️
Скоро будет много новостей и обновлений! Stay tuned 😉
У кого какая сейчас ситуация с программой лояльности?
Будучи стратегом по удержанию клиентов, не могу не держать руку на пульсе всех программ лояльности в разных сферах. Я регулярно собираю для себя обзоры и решила поделиться одним таким с вами.
Взяла 3 свои любимые сферы и разобрала самую базу. Получилось наглядно для общего среза рынка.
Дополнительно отмечу ключевое:
🌟 все больше статусных/уровневых программ с …
Что помогает CRM&Программе лояльности расти даже в кризис?
Нет, не супер персональные ML механики. Или не только они.
На днях на MailingDay выступала со своей любимой темой - про роль кросс-функционального взаимодействия в росте метрик и устойчивости подразделения в общей системе компании. Я уверена, что качественные связи - база, без которой расти просто невозможно.
Ключевые тезисы выступления:
🔹 Когда мы расс…
95% продаж FMCG ритейлеров - продажи оффлайн
🤦♀️
Таким громким заявлением началась сегодня защита ВКР студента Вышки. Я второй год участвую в гос.комиссии как представитель бизнеса, и это было самое неподготовленное выступление, начиная от выбора источников, заканчивая выводами.
Я знаю, что меня читают как опытные маркетологи, так и начинающие специалисты, поэтому по следам 2 дней защит хочется оставить топ-3 рек…
Сказ о том, как маркетологи с финансистами дружили
Для многих компаний и моих коллег это действительно что-то из разряда утопии. Куда же без противостояния? А если добавить в этот союз еще и коммерцию, юристов и ИБ? Совсем фантастика выходит 🤔
Но никакой магии нет - достаточно, во-первых, не бояться общаться в принципе с другими подразделениями, во-вторых, общаться на ИХ языке, оперируя понятными терминами и важным…
В завершение дня делюсь презентацией с прошедшего вебинара о трендах и нефинансовых механиках мотивации в ритейле.
Еще раз хочу сказать спасибо за вовлеченное слушание и очень правильные развивающие вопросы. Дискуссию про механики для fmcg с низким чеком даже жалко было прекращать)
Кто не был - все равно советую полистать материал - собрала супер краткие выжимки из свежих исследований клиентов и программ лояльности…
Изучила ряд мощных исследований и выделила ключевое. Все, чтобы на предстоящем вебинаре у вас сложилось самое полное представление о текущих трендах в лояльности и механиках, которые реально работают на удержание. Спойлер - это далеко не про персонализацию.
Вебинар: Лояльность без скидок: нефинансовые механики удержания клиентов в DIY-ритейле
Скидки и кэшбэк – не единственный способ влюбить покупателя в бренд. Но что работает, когда финансовая мотивация уходит на второй план?
Спикеры:
🔘Екатерина Пронина
Эксперт по CRM и лояльности в DIY-ритейле, автор телеграм-канала «Психология лояльности». Запустила персональные коммуникации в Hoff и наблюдает рынок DIY изнутри.
🔘Ма…
❤3🔥3
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @psy_loyalty. 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 — 940,409 of 1,480,688entries 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.
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 8 August 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Психология лояльности” (@psy_loyalty), 205 subscribers as measured 8 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/psy_loyalty.
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.
