Channel
@burohotel
On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
3,133subscribers
+14 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001508932008 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @burohotel |
| Created | Between 1 July 2021 and 28 February 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 15 September 2026 |
| Measurements held | 12 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 15 September 2026 |
| On Telegram | t.me/burohotel |
Other / unclassifiable — 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 14 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 51% 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 |
|---|---|---|
| 15 Sept 2026, 06:16 | 3,133 | -4 |
| 11 Sept 2026, 15:15 | 3,137 | +3 |
| 7 Sept 2026, 10:40 | 3,134 | +2 |
| 2 Sept 2026, 21:16 | 3,132 | +11 |
| 30 Aug 2026, 10:09 | 3,121 | +2 |
| 27 Aug 2026, 16:13 | 3,119 | -6 |
| 24 Aug 2026, 05:35 | 3,125 | -1 |
| 20 Aug 2026, 12:52 | 3,126 | -1 |
| 17 Aug 2026, 22:23 | 3,127 | -1 |
| 15 Aug 2026, 02:23 | 3,128 | +9 |
| 7 Aug 2026, 18:17 | 3,119 | no change |
| 7 Aug 2026, 18:06 | 3,119 | first reading |
16 posts held, back to 19 July 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 16 posts for this entry, the most recent from 5 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
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.
234 reactions across 16 posts, in 8 distinct kinds. The most used accounts for 42.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 99 | 42.3% | |
| ❤ | 71 | 30.3% | |
| 👍 | 56 | 23.9% | |
| 👌 | 3 | 1.28% | |
| 💯 | 2 | 0.855% | |
| 🕊 | 1 | 0.427% | |
| 😍 | 1 | 0.427% | |
| 🤝 | 1 | 0.427% |
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 16 of the 16 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 234 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 16 most recent posts we hold, published 19 July 2026 to 5 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.
Как построить цифровую модель отеля и зачем это делать? Сегодня отель невозможно эффективно управлять только через отчёты «по факту». Рынок стал слишком динамичным: меняется спрос, каналы продаж, стоимость привлечения, ФОТ, себестоимость, поведение гостей, требования собственников и скорость принятия решений. Поэтому сильному отелю нужна не просто автоматизация отдельных процессов, а цифровая модель управления. Что…
❤5👍3🔥3
🛎 Как повысить загрузку будней без скидок Корпоративные гости – это стабильная выручка после высокого сезона и отличный способ загрузить будни. Главное — определить даты и B2B сегменты, создать привлекательные предложения и выстроить процесс продаж. 📆 11 августа | 12:00 мск на вебинаре bnovo с практиками рынка разберем, как системно работать с корпоративным спросом, усилить продажи и автоматизировать работу с тари…
❤2👍1
Сегодня в рубрике канала «3 вопроса коллеге» поднимаем супер актуальные темы, а на вопросы отвечает Людмила Киселёва. Коммерческий лидер с более чем 15-летним опытом работы в сфере продаж индустрии гостеприимства в России и на Ближнем Востоке. В 2011 году успешно открыла Глобальный офис продаж Radisson Hotel Group в России, а с 2016 года, работая в корпоративном офисе в Дубае, стала внутренним тренером компании по п…
🔥11👍4❤2
Сегодня прочитала новость в канале Дмитрия Левицкого про ресторан Noma, который после скандала переоткроется с новым руководством. Один из самых известных ресторанов мира — Noma в Копенгагене — вновь откроется 5 августа, но уже без своего многолетнего лидера Рене Редзепи. Предыстория: В марте The New York Times опубликовала расследование, основанное на свидетельствах 35 бывших сотрудников. Они утверждали, что в пери…
🔥13❤9👍5
💸 Полезное утро Отельера со Светланой Буровой уже скоро! Благодарим всех участников опроса по выбору его темы. Две темы поделили первенство: Готовность к несезону и KPI для всей команды. Однако, вчерашняя встреча с отельерами внесла небольшие коррективы. Действительно, априори высокий сезон в Москве по ожиданиям обернулся низким сезоном по факту. Несезон превратился в постоянный спутник. Загрузка ниже прогнозов, не…
👍7❤4🔥3👌1
Недавний разбор в канале инвентаризации и её значения хочу завершить важным показателем операционной эффективности, в основу которого тоже ложатся результаты ежемесячной инвентаризации. Этот показатель CpOR (Cost per Occupied Room) - стоимость обслуживания одного занятого номера, другими словами - сколько отель тратит на проданный номер. Это один из самых практичных показателей для контроля затрат и принятия управле…
🔥7👍5❤3👌1🤝1
📊 ОПЕРАЦИОННАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОТЕЛЯ На практике в российском гостиничном секторе до сих пор часто наблюдается подмена понятий: оптимизацию приравнивают к сокращению. Урезают фонд оплаты труда, уменьшают количество смен в службе приёма и размещения, сокращают хаускипинг. Формально это даёт краткосрочное улучшение P&L, но фактически приводит к деградации сервиса: росту операционных сбоев, увеличению времени обслуживани…
🔥5❤2💯2👍1
Posted without readable text
🔥5❤4👍1
Начинаем утро понедельника с рубрики «3 вопроса коллеге». Сегодня на вопросы отвечает Тамара Черных - к.э.н., основатель и Генеральный директор УК UPRO GROUP. Тамара - сильный практик гостиничной индустрии, с большим опытом в операционном управлении, развитии отельных проектов и выстраивании эффективной работы управляющей компании. В её подходе всегда чувствуется системность, внимание к цифрам, процессам и реальной …
🔥10❤5👍2
Почему увольняются сотрудники? Одна из основных причин - выгорание. По статистике 3 года на одной позиции являются максимально эффективными для специалиста, потом наступает «замыливание глаза», снижение эффективности, потеря интереса. Необходим выход из зоны комфорта, чтобы начался новый виток. Драйвером может быть новая должность, новый проект, новый отель. Именно поэтому в международных сетях Генеральные менедже…
👍6❤4🔥1
🔴 Запускаем серию прямых эфиров! Дорогие друзья, 29 июля в 11:00 стартует 1-й онлайн-эфир для туристического и отельного сообщества. ➡️ Тема первого эфира: «От идеи до впечатления: полный цикл создания успешного отеля». Цель нового онлайн-проекта: живые и профессиональные эфиры, которые будут интересны коллегам из индустрии и всем, кто хотел бы стать её частью. 🎧Ведущие проекта - я, Светлана Бурова, и Дмитрий Плот…
❤10👍7🔥4
Вместо десятков рассылок и уведомлений — один дайджест с ключевыми изменениями на Яндекс Путешествиях. Ценность для партнеров сервиса в том, что это не просто список новых инструментов, а разбор: — на какие метрики бизнеса влияют изменения; — какие операционные задачи отельеров и рантье они закрывают; — что имеет смысл внедрить в первую очередь. 👉 Ссылка на дайджест Хороший формат, чтобы быстро синхронизироваться …
❤2🔥2👍1
Showing the 12 most recent of 16 posts we hold for @burohotel. 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.
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 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.
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.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 2 seed channels' Telegram-generated recommendation lists in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
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 15 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“BURO hotel” (@burohotel), 3,133 subscribers as measured 15 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/burohotel.
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.