Channel
@training_space
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
1,536subscribers
-2 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001318691295 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @training_space |
| Created | Between 1 March 2018 and 30 June 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 13 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 2 times, most recently 13 August 2026 |
| On Telegram | t.me/training_space |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 10 Aug 2026, 16:04 | 1,536 | -2 |
| 7 Aug 2026, 21:33 | 1,538 | no change |
| 7 Aug 2026, 17:54 | 1,538 | first reading |
20 posts held, back to 3 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 1 pageof 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 7 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (3 June 2026 – 7 August 2026) |
| Views total | 1,678 |
| Reactions total | 47 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 7 Aug 2026, 21:33 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.
100 reactions across 18 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 46.0% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| ❤ | 46 | 46.0% | |
| 🔥 | 29 | 29.0% | |
| 👍 | 25 | 25.0% |
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 18 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 100reactions 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 3 June 2026 to 7 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.
Изменения перестали быть отдельным этапом в жизни компаний и превратились в постоянную рабочую среду. Процессы перестраиваются, а привычные роли меняются. В этих условиях компаниям особенно важно сохранять общие ориентиры. Корпоративная культура помогает компаниям проходить через изменения осознанно и сохранять связность команд. Но она существует не только в формулировках ценностей и корпоративных документах. Культу…
❤2👍1🔥1
Завтра в 12:30 (МСК) приглашаем на прямой эфир: «Как управлять сложность сценария ролевой игры». На эфире разберём: — чем отличаются простая, средняя и сложная игра и как выбрать подходящий уровень; — какие данные стоит давать обучаемому заранее, а какие оставлять на раскрытие внутри диалога; — как использовать компетенции и уровни их проявления для повышения сложности; — почему сложная игра не должна быть непроходи…
❤2
Полгода назад мы запустили Вербо. И уже сейчас у нас накопилось столько результатов, наблюдений и реальных клиентских кейсов, что не поделиться ими просто невозможно. За это время платформа заметно изменилась. Компании, входящие в ТОП-500 российских бизнесов, из разных отраслей создавали тренажёры, подключали сотрудников, тестировали сценарии, возвращались с обратной связью и пожеланиями. А мы дорабатывали функциона…
❤2🔥2👍1
На встречах нас часто спрашивают: «А ваш диалоговый тренажёр может помочь готовить руководителей к разговору с первыми лицами?» Потому что у генеральных и топов есть свой набор того, что их бесит. Когда вместо фактов тебе рассказывают историю, почему ничего не получилось. Когда просят денег, но не могут объяснить, на что именно и когда это окупится. Когда начинают издалека, а через пять минут ты всё ещё не понял, че…
🔥4❤3👍2
Завтра в 12:30 (МСК) приглашаем на круглый стол «Финансовый сектор в эпоху ИИ: как меняются навыки, роли и подходы к развитию сотрудников» За одним столом Вербо, TSQ Consulting, Т-Банк и Школа РЕСО. Поговорим о том: → как ИИ меняет требования к сотрудникам финансового сектора → почему компании пересматривают подходы к корпоративному обучению → как РЕСО использует ИИ для тренировки сложных разговоров с клиентами → п…
❤3👍3🔥3
Что делать, если обучаемый уже легко проходит текущий сценарий, понимает логику аватара и почти каждый раз набирает максимальный балл? Возможно, пора переходить на следующий уровень и готовить сотрудника к более сложному собеседнику: требовательному, закрытому, эмоциональному или непоследовательному в своих реакциях. Но усложнить ролевую игру — не значит просто сделать аватара злее. Важно настроить сценарий так, чт…
❤4👍3🔥1
Когда клиенту было достаточно просто объяснить условия продукта, работали знания. Сегодня этого уже недостаточно. Клиенты чаще сомневаются, задают больше вопросов, внимательнее относятся к решениям и гораздо острее реагируют на качество общения. Именно поэтому в финансовом секторе начинают меняться требования к сотрудникам: всё большую ценность приобретают навыки, которые невозможно заменить технологиями. Но возник…
🔥3❤1👍1
Сложно отстаивать свою позицию, когда во время совещания вам задают неудобные вопросы, торопят перейти к сути или сами уводят разговор в сторону. Именно в такие моменты становится понятно, насколько человек действительно готов к переговорам. 📅 24 июля в 12:30 (МСК) Александр Чистяков и Алина Нургатина проведут прямой эфир, где покажут, как с помощью ИИ-тренажёров можно готовить руководителей к самым сложным рабочим …
❤3👍1🔥1
Завтра в 12:30 (МСК) приглашаем на прямой эфир: «Современные инструменты обучения рекрутеров: от онлайн-тренинга до ИИ-тренажёра». За 15 минут до начала всем участникам на почту придет ссылка для подключения. 🔗 Записаться До встречи!
❤3🔥3👍2
Video message, posted without a caption
Video message, posted without a caption
Делимся мероприятиями на июль 📅 📅 07.07 (ВТ) в 12:30 по МСК → Критерии оценки: эфир для клиентов Вербо Алина Нургатина, Елизавета Соловьева Разберём, как создавать критерии оценки правильно с самого начала, как их проверять до запуска и как находить причину расходения ожиданий с реальностью. 🔗 Записаться на мероприятие 📅 10.07 (ПТ) в 12:30 по МСК → Современные инструменты обучения рекрутеров: от онлайн-тренинга …
❤1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @training_space. 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 — 1,027,008 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.
Named by 2 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.
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 10 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“ТренингСпэйс” (@training_space), 1,536 subscribers as measured 10 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/training_space.
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.