Channel
@vpofsales
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
1,746subscribers
+4 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 1,000–3,162.
| Telegram ID | -1001211769068 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @vpofsales |
| Created | Between 1 March 2018 and 31 August 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 17 September 2026 |
| Measurements held | 13 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 17 September 2026 |
| On Telegram | t.me/vpofsales |
Marketing & affiliate — 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 17 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 53% 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 |
|---|---|---|
| 17 Sept 2026, 02:38 | 1,746 | +3 |
| 13 Sept 2026, 10:17 | 1,743 | +2 |
| 9 Sept 2026, 20:56 | 1,741 | +5 |
| 4 Sept 2026, 05:41 | 1,736 | -3 |
| 1 Sept 2026, 03:27 | 1,739 | -1 |
| 29 Aug 2026, 13:33 | 1,740 | -1 |
| 23 Aug 2026, 21:33 | 1,741 | -2 |
| 20 Aug 2026, 06:54 | 1,743 | +1 |
| 16 Aug 2026, 20:17 | 1,742 | +1 |
| 13 Aug 2026, 14:08 | 1,741 | +1 |
| 10 Aug 2026, 16:38 | 1,740 | -2 |
| 7 Aug 2026, 09:46 | 1,742 | no change |
| 7 Aug 2026, 09:34 | 1,742 | first reading |
20 posts held, back to 1 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 2 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 20 posts for this entry, the most recent from 6 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
115 reactions across 19 posts, in 15 distinct kinds. The most used accounts for 41.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 48 | 41.7% | |
| 👍 | 24 | 20.9% | |
| ❤ | 11 | 9.57% | |
| 💯 | 9 | 7.83% | |
| 🤣 | 7 | 6.09% | |
| 👾 | 3 | 2.61% | |
| 🍾 | 2 | 1.74% | |
| 👏 | 2 | 1.74% | |
| 👨💻 | 2 | 1.74% | |
| 🙊 | 2 | 1.74% | |
| 💔 | 1 | 0.87% | |
| 😍 | 1 | 0.87% | |
| 🙏 | 1 | 0.87% | |
| 🤷♂ | 1 | 0.87% | |
| 🫡 | 1 | 0.87% |
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 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 115 reactions 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 1 June 2026 to 6 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.
От простого к сложному, то есть наоборот Мы начинали со сложного дашборда: Каждое движение менеджера и лида оценивается по 10-20 параметрам, потому что от них зависит исход сделки. Звучит солидно. На практике мерить всё - это не глубина, а отсутствие гипотезы. РОП открывал экран и не понимал, за что хвататься первым 🤯. Process Mining на 100 тыс сделок, про который мы писали выше, дал ответ. Из нескольких десятков …
❤1💯1🔥1
Как наши клиенты прожили июль Что изменилось за месяц: 📈 система держит рост нагрузки ×2, надёжность потока 99,1% (в июне докупили карт - не зря); 📈 видимость звонков была ~3%, стала 100% — не выборка РОПа, а каждый разговор; Опережающие метрики пошли вверх: 📈 следующий шаг +1,3 п.п., 📈 квалификация +0,9, 📈 работа с возражениями +0,7 за месяц. Но самое интересное - где течёт. Возражение слышат на 86%, а диагност…
👍4❤1🔥1
Вялый казахский DDoS/pentest [email protected] Дайте больше, чего так вяло? Мы хотим сами найти слабое звено 🤷🏽♂️ Хороший знак: кому-то еще перешли дорогу)
👾2🤣1
https://axoftglobal.ru/news/salesai_zaregistrirovala_sistemu_upravlyayemogo_rosta_prodazh_i_raskryla_sem_zakonomernostey_iz_analiza_20_000_b2b_zvonkov
🔥5🍾2👍1
VP of sales pinned an audio file
Спросите свою CRM, почему вы теряете сделки. Она уверенно ответит: «нет потребности» и «дорого» Мы сверили два независимых источника – что менеджер записал причиной отказа и что клиент на самом деле сказал в звонке. На массиве в десятки тысяч сделок картина оказалась зеркально перевёрнутой. Цена звучит примерно в каждом третьем разговоре, а в CRM попадает втрое реже. Претензии к продукту звучат в четверти разговоро…
🔥3👍1💯1
10 способов эффективно зафейлить пилот «Либо он даёт эффект на бизнес, либо фиксируем неуспех». Так мне написал клиент про наш пилот. Пять месяцев работы, и вот такое сообщение в чате. Он прав. Дальше так продолжаться не может. Я разобрал этот пилот тем же методом, которым мы разбираем чужие сделки. Получилось десять причин. Ни одна не техническая: конвейер держал пики, ошибки закрывались ретраями, шесть новых мо…
🔥2👍1💔1
Почему обвязка не панацея от галлюцинаций Есть четыре самых популярных способа поднять точность и консистентность LLM, не трогая саму модель: - Промпт-инжиниринг. Дёшево, но хрупко: новая формулировка вопроса, и результат поплыл. - Self-consistency. Генерируем пять ответов, берём большинство. Точность растёт. Счёт за токены тоже, в пять раз. - Структурный вывод с валидаторами. JSON-схема гарантирует формат, но не…
👨💻2👍1🔥1
«А чем вы отличаетесь от Битрикс24?» Слышу этот вопрос на каждой второй встрече. Ключевое: у нас GTM>>Product - прямая неразрывная связь Поэтому могу привести пару фактов из разбора 20 000+ звонков за июнь: Звонок, где менеджер зафиксировал следующий шаг с датой, доходит до следующего этапа в 80 случаях из 100. Без договорённости - в 60. Полтора раза на ровном месте. Разве Битрикс покажет вам эту разницу по каждо…
🙊2👍1🤣1
Проклятие последней минуты Мы оценили 20к+ B2B-звонков за июнь. Менеджеры неплохо открывают разговор: цель звонка проговаривается в 51% случаев, следующий шаг фиксируется в 52%. А финализация, когда менеджер резюмирует договорённости и проговаривает итог, есть только в 37% звонков. Ни в одной компании из выборки показатель не поднялся выше 40%. Звонок умирает в последнюю минуту. Клиент вешает трубку без общей карт…
🔥2👍1🤷♂1
🤣🤣🤣 Спасибо читателю за немедленное выполнение задачи)) Вопрос: "кто кого блеймил?" - остался открытым)) Есть пара фиксов, которые сделаем асап.
🤣5🔥3😍1
Наш электроник сегодня обработал звонок, к которому его никто не готовил Звонит интегратор Битрикс24. Сходу ломает сценарий: цены не интересуют, я партнёр, рассказывай, есть ли у вас партнерка? Обычно на этом месте живой менеджер плывёт и начинает зачитывать заготовку или выдумывать. Электроник не поплыл. Перестроился на ходу, отработал два возражения («я вам два дня назад на почту писал, мне никто не ответил»), и…
🔥4❤2👍2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @vpofsales. 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.
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 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list 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 17 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“VP of sales” (@vpofsales), 1,746 subscribers as measured 17 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/vpofsales.
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.