Telegram RegisterThe public register of Telegram
Telegram profile photo for ЦЕНТР КЛИЕНТОЦЕНТРИЧНОСТИ

Channel

ЦЕНТР КЛИЕНТОЦЕНТРИЧНОСТИ

@centr_client

On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry

7,801subscribers

-69 since we began measuring on 7 August 2026

Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.

Register entry

Telegram ID-1002145848476
TypeChannel
Username@centr_client
CreatedBetween 1 December 2023 and 30 April 2024 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
First recorded7 August 2026
Last confirmed live16 September 2026
Measurements held12
Confirmed unchanged1 time, most recently 16 September 2026
On Telegramt.me/centr_client

Topic

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 12 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 68% 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.

Growth

7,8017,8707,835.57 August 2026 — 7,870 subscribers7 August 2026 — 7,870 subscribers10 August 2026 — 7,863 subscribers14 August 2026 — 7,858 subscribers17 August 2026 — 7,848 subscribers20 August 2026 — 7,839 subscribers24 August 2026 — 7,832 subscribers27 August 2026 — 7,831 subscribers2 September 2026 — 7,822 subscribers7 September 2026 — 7,810 subscribers11 September 2026 — 7,807 subscribers16 September 2026 — 7,801 subscribers7 August 202616 September 2026
12 measurements spanning 39 days, net -69. 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 7,791–7,880 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded
Measured (UTC)SubscribersChange
16 Sept 2026, 00:017,801-6
11 Sept 2026, 21:177,807-3
7 Sept 2026, 14:167,810-12
2 Sept 2026, 19:597,822-9
27 Aug 2026, 11:157,831-1
24 Aug 2026, 03:197,832-7
20 Aug 2026, 18:057,839-9
17 Aug 2026, 09:367,848-10
14 Aug 2026, 00:467,858-5
10 Aug 2026, 16:117,863-7
7 Aug 2026, 19:287,870no change
7 Aug 2026, 12:167,870first reading

Engagement

21 posts held, back to 13 July 2026the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 17 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.

ERR · 30 days
6.54%
avg views ÷ 7,801 subscribers
Avg views / post
510
5 posts measured
Reaction rate
1.06%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
5
of 21 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
WindowRolling 30 days · latest post in window 28 August 2026
Posts held21 (13 July 202628 August 2026)
Views total2,551
Reactions total27
Forwards / commentsnot exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken28 Aug 2026, 20:26 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.

What this channel posts

Video runtime
14m 48s
Average length
2m 28s

Measured directly from 6 videos 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.

Reaction mix

115 reactions across 21 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 39.1% of them.

Every reaction kind recorded on the sample, most used first
ReactionCountShareShare, drawn
👍4539.1%
🔥3530.4%
2219.1%
🤝86.96%
21.74%
👏21.74%
💯10.87%

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 21 of the 21 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 115 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.

Measured over the 21 most recent posts we hold, published 13 July 2026 to 28 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.

Recent posts

28 Aug 2026, 06:03 UTC264 views9 reactionsread 28 August 2026
Photo

Клиентоцентричность. Почти по классикам Мы задумались: а если попробовать объяснить принципы клиентоцентричности не через методички, схемы и презентации, а языком русской поэзии? И немного пофантазировали: о чём могли бы написать Пушкин, Есенин, Маяковский, Ахматова, Бродский, Михалков и Барто, если бы сегодня размышляли об отношениях человека и системы. Получилось семь небольших историй — и семь подходов клиентоце

👍9

26 Aug 2026, 06:00 UTC416 views3 reactionsread 28 August 2026
Video

Как сегментировать клиентов — рассматриваем на примере жизненной ситуации «Вступление в брак» Тема, которая никогда не перестанет быть актуальной в госуправлении — сегментация клиентов и изучение их потребностей. Предлагаем рассмотреть ее на примере #ЖС «Вступление в брак». Общий алгоритм работы над профилем сегмента такой: 1. Определите жизненную ситуацию. 2. Выделите ключевого клиента. 3. Выберите признаки сегмен

🔥2🤝1

24 Aug 2026, 06:01 UTC504 views5 reactionsread 28 August 2026
Photo

Единое окно в профессию: наработки Красноярского края для выпускников 9-х классов без аттестата Каждый год статистика фиксирует ситуацию: тысячи девятиклассников по всей стране остаются без аттестата из-за неудачи на ОГЭ. Формально система говорит им: «Пробуйте ещё через год». Фактически это означает потерянное время, закрытые двери колледжей и невозможность официального трудоустройства. В момент, когда молодой чело

👍31🔥1

21 Aug 2026, 06:00 UTC652 views6 reactionsread 28 August 2026
Photo

Бюрократия — это не ругательство. Часть 2: где скрыты точки роста Продолжаем разбирать Глобальный индекс восприятия бюрократии (GBPI). Ранее мы писали о двух моделях лидерства — акселерационной и модели доверия. Теперь спустимся с макроуровня на операционный. Индекс подсвечивает «узкие горлышки», которые универсальны для любой административной системы. Вот три вывода из исследования, которые напрямую касаются нашей

👍5🔥1

19 Aug 2026, 06:01 UTC715 views4 reactionsread 28 August 2026
Photo

Бюрократия — это не ругательство Вышел 269-й материал в нашей Базе знаний. На этот раз изучаем Глобальный индекс восприятия бюрократии (GBPI, Global Bureaucracy Perception Index) — международный инструмент оценки госуслуг глазами клиента. При этом термин бюрократия не ругательное слово, а операционный механизм госмашины. Индекс разработали компании APCO и Horizon Group, представив на Всемирном саммите правительств

👍3🔥1

17 Aug 2026, 06:03 UTC805 views5 reactionsread 28 August 2026

🪑«Правило пустого стула»: почему ваша «забота» бесит людей (и как это исправить) Коллеги, было? Команда ночами напролёт проектирует идеальную меру поддержки или сервис. Проводятся опросы, рисуются CJM-карты, внедряется опережающая забота. Запуск — а в ответ тишина. Или того хуже: негатив. Хотели как лучше, а получилось не просто бесполезно, а обидно. Почему так происходит? Потому что, становясь гениальными эксперта

2🔥2🤝1

14 Aug 2026, 06:04 UTC816 views7 reactionsread 28 August 2026
Photo

Как перестать «догонять» и начать управлять: опыт Минпросвещения Долгие согласования — одна из главных «болей» любого ведомства. Заместитель председателя Правительства России Дмитрий Григоренко дает направление: «Наша задача — не просто ускорять согласования и контролировать исполнение задач, а повышать реальную эффективность работы госаппарата». Команда Минпросвещения взялась за пересборку процесса согласования пр

🔥7

12 Aug 2026, 06:01 UTC775 views3 reactionsread 28 August 2026
Photo

Как получить губернаторскую стипендию за 10 минут Уже через месяц официально стартует новый учебный год. Для школьников это время «Дня знаний», встреч с одноклассниками, а для некоторых из них — сбора документов на губернаторскую стипендию. Ежегодно более 23 тысяч учеников Чувашской Республики проходили через бумажный лабиринт: сбор справок, заверение у директора, поездки по инстанциям. Но осень 2026 года может ста

🔥3

10 Aug 2026, 06:02 UTC≈1,130 views4 reactionsread 28 August 2026

🔥 Как не довести команду до выгорания и сохранить её: руководство к действию Доброе летнее утро! Продолжаем серию постов про #выгорание внутреннего клиента (то есть всех нас). В этом посте поделимся практическими советами, которые помогут руководителям создать поддерживающую среду и снизить риск выгорания в команде. Инструменты создания поддерживающей среды: 🗣Создайте "Контейнирующее пространство": Выгорание редк

👍3🔥1

7 Aug 2026, 06:03 UTC≈1,010 views4 reactionsread 28 August 2026

Первый рамочный закон об ИИ: почему это важно для клиентоцентричности 26 июля Президент России подписал Федеральный закон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Документ формирует правовую основу для развития больших фундаментальных моделей ИИ, вводит понятия суверенных и национальных моделей, закрепляет меры поддержки российских разработчиков и риск-ориентирован

2🤝2

5 Aug 2026, 06:03 UTC902 views6 reactionsread 28 August 2026

Не только айтишник: гид по профессиям, которые реально кормят страну Недавно мы выпустили более 100 «образованцев», прокачав их навыки в области построения клиентоцентричности. Было бы нечестным не рассказать вам о самых интересных проектах потока. Один из таких проектов — «Поступление в СПО», над которым работала объединённая команда специалистов из Республики Адыгея, Республики Дагестан, Пензенской и Псковской об

🔥3👏2🤝1

3 Aug 2026, 06:00 UTC824 views3 reactionsread 28 August 2026
Video

«СтопНагрузка», межведомственный консенсус и навигатор для пользователей: Белгородская область перезагружает образование Хорошие новости: в нашей базе знаний опубликован 268-й материал — глубокий разбор примера по снижению бюрократической нагрузки в образовании Белгородской области. Мы уже касались этой темы на вебинарах и в канале, но новая записка заслуживает особого внимания, поскольку представляет собой готовую

🤝3

Showing the 12 most recent of 21 posts we hold for @centr_client. 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.

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.

Mentions

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.

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.

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 16 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.

“ЦЕНТР КЛИЕНТОЦЕНТРИЧНОСТИ” (@centr_client), 7,801 subscribers as measured 16 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/centr_client.

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.