Channel
@deynekina_hrba
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
7,132subscribers
-56 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001387847285 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @deynekina_hrba |
| Created | Between 1 March 2018 and 31 July 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 16 September 2026 |
| Measurements held | 14 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 16 September 2026 |
| On Telegram | t.me/deynekina_hrba |
Education — 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 76% 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 |
|---|---|---|
| 16 Sept 2026, 14:59 | 7,132 | -10 |
| 12 Sept 2026, 18:17 | 7,142 | +35 |
| 8 Sept 2026, 07:59 | 7,107 | -8 |
| 2 Sept 2026, 20:28 | 7,115 | -12 |
| 30 Aug 2026, 19:56 | 7,127 | -6 |
| 27 Aug 2026, 11:13 | 7,133 | -7 |
| 24 Aug 2026, 12:27 | 7,140 | -10 |
| 20 Aug 2026, 12:42 | 7,150 | -5 |
| 17 Aug 2026, 17:15 | 7,155 | -7 |
| 14 Aug 2026, 20:04 | 7,162 | -7 |
| 11 Aug 2026, 00:22 | 7,169 | -18 |
| 7 Aug 2026, 23:27 | 7,187 | -1 |
| 7 Aug 2026, 01:30 | 7,188 | no change |
| 7 Aug 2026, 01:24 | 7,188 | first reading |
19 posts held, back to 20 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 13 pages 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 19 posts for this entry, the most recent from 10 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
113 reactions across 17 posts, in 7 distinct kinds. The most used accounts for 38.9% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 44 | 38.9% | |
| 🔥 | 42 | 37.2% | |
| ❤ | 18 | 15.9% | |
| 👌 | 3 | 2.65% | |
| 🤯 | 3 | 2.65% | |
| ❤🔥 | 2 | 1.77% | |
| 💯 | 1 | 0.885% |
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 17 of the 19 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 113 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 19 most recent posts we hold, published 20 April 2026 to 10 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 разработать сильную HR-стратегию, если бизнес-стратегия размыта? Друзья, добрый день! Мы знаем, что HR-стратегия должна опираться на стратегию компании. Но что делать, если опираться не на что и бизнес не сформулировал четкие направления действия? Как подбирать HR-инициативы и направления деятельности с понятным бизнес-результатом? Об этом будем говорить на Форуме Персонал Экспо 📍 Тема моего выступления: От …
👍2🔥2❤1
Друзья, добрый день! Продолжаю отвечать на ваши вопросы в чат-боте. Если у вас есть вопрос - вы можете его туда отправить. Только пишите чуть более развернуто, чтобы был понятен контекст, тогда я смогу ответить более прицельно под вашу проблематику. Сегодня довольно простой #вопрос: Подскажите какой-нибудь опрос выгорания для сотрудников. Есть несколько проверенных тестов. Например, по В.В.Бойко - клинический, д…
👍2
Прогнозирование текучести. Часть 2. Как построить прогноз Друзья, добрый день! Продолжаем разбирать #вопрос читателя, поступивший в чат-бот: Добрый день! Очень нужна помощь начинающему специалисту! Подскажите, пожалуйста, как правильно прогнозировать текучесть персонала? Массовый подбор, вакансия продавец-кассир. 👉Первая часть ответа уже есть в нашем тг-канале. Когда данные собраны, можно переходить к прогнозиров…
👍2👌1
Прогнозирование текучести. Часть 1. Какие данные нужны, чтобы прогноз был полезным #Вопрос из чат-бота: Добрый день! Очень нужна помощь начинающему специалисту! Подскажите, пожалуйста, как правильно прогнозировать текучесть персонала? Массовый подбор, вакансия продавец-кассир. В массовых позициях большинство увольнений происходит во время испытательного срока. Поэтому предлагаю начать разбирать этот вопрос не с про…
👍8🔥1
Коллеги, ну что, давайте разбираться в нашем шутливом несерьезном вопросе. Как понять, что наш гардероб эффективен? Давайте вспомним, что такое эффективность. Эффективность - это результат/затраченные ресурсы. Затраченные ресурсы - сколько стоит вещь. Результат - сколько мы носим эту вещь. Какие метрики нам тут могут помочь? Я предлагаю разбить метрики на направления: ⭐ Общая стоимость гардероба (стоимость) ⭐ Ко…
🔥10
Как оцифровать то, что кажется невозможным? Коллеги, добрый день! Я периодически говорю, что оцифровать можно все или почти все. Главное - понимать цель. И в качестве примера беру какие-то сферы, далекие от работы, HR, чтобы доказать это. Мы уже ранее разбирали с вами, как оцифровать успешность спектакля. Сегодня снова хочу предложить вам размять мозги. Я недавно проходила небольшой курс по стилю и поняла, что ту…
Друзья, добрый день! Еще в 19 веке предприниматели понимали, что нужно создавать комфортные условия труда для сотрудников. Когда еще понятия бренд работодателя не было, над ним уже работали. Прошло больше 130 лет, а далеко не во всех компаниях этот базовый гигиенический фактор закрыт.
👍4
На картинке пример того, как могла бы выглядеть такая воронка, с учетом комментариев. Сроки закрытия вакансии и распределение по отказам выдуманные, я их поставила, чтобы показать, как может выглядеть воронка. Теперь можем приступить к интерпретации конверсии. Низкая конверсия на первых этапах - это норма, так как именно на этих этапах происходит максимальный отсев. Вопросы, которые нужно прояснить: 1️⃣Почему отс…
👍6
Спасибо за вопрос. Перед тем, как перейти к интерпретации, я хочу обратить внимание на внешний вид воронки. 1️⃣ Я бы почистила этапы, так как сейчас смешаны этапы и статус кандидатов. Подумать, 2 очередь - это статус по кандидату, но не этап воронки. Мы можем помечать таким образом кандидатов, они будут оставаться том этапе, на котором мы их оставляем. Принятие решения - тоже некий статус, но не этап. Пока не при…
👍5❤2🔥1
Анализ воронки читателя Друзья, добрый день! Сегодня отвечаю на #вопрос в боте. Как бы вы интерпретировали вот такие результаты конверсии подбора и какие бы еще показатели смотрели для составления полной картины о качестве подбора?
Друзья, добрый день! А вы встречали в магазинах коллаборацию брендов Магнат и Даниссимо? Честно говоря, меня это поразило. Сейчас расскажу, почему. Провела очень быстрый анализ, может что-то упустила, поправьте, кто в курсе. По сути компании-конкуренты из FMCG объединили свои усилия, чтобы создать совместный продукт. При этом это только российская коллаборация, так как компании уже стали российскими. Меня это заи…
👍7❤1
Как бизнес оценивает HR-проекты/отчеты/презентации На прошедшей кейс-конференции Премии HR бренд рассмотрели, на что же члены жюри (а они все собственники и руководители разных бизнесов) обращают внимание при оценке HR-проектов компаний. Это можно взять для своей работы, чтобы использовать при подготовке собственных отчетов/презентаций. 🌟 Самыми убедительными являются замеры метрик ДО/ПОСЛЕ внедрения и прозрачност…
👌2
Showing the 12 most recent of 19 posts we hold for @deynekina_hrba. 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.
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 6 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 16 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“DEYNEKINA HR&BA” (@deynekina_hrba), 7,132 subscribers as measured 16 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/deynekina_hrba.
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.