Белграѓанин на возраст од 31 година, кој работи во администрација на градежна фирма и зема плата од 42.000 динари односно околу 350 евра, за три месеци заштедил 1000 евра преку систем на три коверти.

Овој млад човек сака да остане анонимен и за српски „Блиц“ раскажува како му успева да заштеди.

Почнав да работам во септември. Платата ми е 42.000 денари, ја земам на рака во два дела – раскажува и вели дека заштедил благодарение на помошта од родителите.

Белграѓанинот вели дека со некои трикови за штедење може да се собере одредена сума на пари.

Вели дека што ќе земе плата, купува евра и заборава на нив.

Пола од парите ги претворал во евра, ги ставал во коверт и не ги трошел.

Во друг коверт чува по 1000 до 2000 динари. Од тие пари зема за дневни потреби.

Кога се излегува од дома, вели дека не треба да се носат многу пари и да се има одредена дисциплина како се троши.

Советува да не се пушат цигари и тие пари кои се трошеле за цигари да се ставаат во коверт.

Младиот граѓанин од Белград раскажува дека ретко оди во кафулиња, а во ресторани руча неколку пати годишно.

Тој објаснува дека секое знаење треба да се претвори во пари, и затоа во слободно време држи часови по англиски јазик.

Од друга страна вели дека често оди на ручек кај родителите и на тој начин успева да ги намали своите расходи.

Секогаш е забавно да се оди назад во времето за да ги разгледаме предвидувањата направени во минатото, и да видиме како луѓето замислувале дека ќе изгледа нашата сегашноста. Пред десет години, на NBC Nightly News беше предвидено дека технологијата ќе има многу поголема улога во идентификацијата. Било предвидено дека болниците би можеле едноставно да скенираат чип со радио фреквенција (RFID) koј би бил вграден под кожата да се добие пристап до медицинската историја на пациентот.

Технологијата постоела уште во 2007 година, па предвидувањата биле фокусирани ваквите уреди да станат вообичаен дел од нашите секојдневни животи. За жал се чини дека NBC згреши. Денес мал број на поединци се избрани да имаат имплантирани чипови, имплементацијата во никој случај не е широко распространета.

Но, не секое предвидување кое го направи NBC било грешка. Видеото исто така објаснува како специјален софтвер за препознавање на лица, ќе игра поголема улога во нашиот секојдневен живот во иднината. Тие користеле примери од филмовите каде што се користи софтвер за изработка на маркетинг за секој човек поединечно.

Денес, препознавањето на лица не е дел од системот, сепак постои локациски систем RTLS кој овозможува специфичен маркетинг низ wifi или bluetooth според идентификација на локација.

Стапката на регистрираната невработеност во Хрватска порасна во ноември на 14,4 проценти, втор месец по ред, од 14 проценти во октомври.

По осум месеци непрекинат пад на невработеноста, во последните два месеца, по завршувањето на туристичката сезона, бројот на невработени расте, покажаа објавените податоци на Државниот завод за статистика.

Сепак, ноемвриската стапка на невработеност е помала за три процентни поени во однос на истиот месец минатата година кога изнесуваше 17,4 проценти, се наведува во текстот.

Растот на стапката на невработеност на месечно ниво бил очекуван, со оглед на тоа дека, според податоците на Хрватскиот завод за вработување, на крајот на ноември биле регистрирани 232,267 невработени лица, или 2,9 проценти повеќе отколку еден месец претходно.

И во декември може да се очекува раст на стапката на невработеност, бидејќи, денешните податоци од интеренет страницата на Заводот за вработување покажуваат дека во моментот без работа се 236,500 лица, што е за околу 4,230 невработени повеќе отколку на крајот на ноември.

Агенцијата Zenith објави 10 трендови кои покажуваат како вештачката интелигенција ќе влијае на потрошувачите во 2017 година и како тие ќе донесуваат одлуки за купувањето, и на тој начин ќе ги предизвика можностите за интеракција и ефективност на огласувачите.

Тренд 1: Предвидување на нашите потреби

Пребарувањето станува се повеќе интуитивно, овозможувајќи прилагодени препораки во текот на целото купување на потрошувачите како би го воделе и процесот на избор и конверзација. Во текот на 2017 година, пребарувачите ќе почнат да ги земаат во обзир и дополнителните податоци за однесувањето на потрошувачите – технологијата на вештачката интелигенција ќе ги користи овие информации за напојување на интуитивното пребарување.

Тренд 2: Брзина – Турбо испорака на содржина која е во тренд

Во последните неколку години, дојде до експлозија на количината на податоци за потрошувачите кои се располагање на огласувачите. Тоа им овозможува на брендовите брзо да ги воочат трендовите и да реагираат на нив. Како што количината на податоците ќе се зголемува, машинското учење значајно ќе помогне процесот да се поедностави, користејќи податоци од различни извори за брзо да ги идентификува основните модели. Користањето на вештачката интелигенција во анализата на трендовите ќе им помогне на огласувачите да бидат чекор пред трендовите и конкуренцијата.

Тренд 3: Постојано собирање на податоци преку Passive User Interface (PUI)

Passive User Interface – PUI континуирано собира податоци за однесувањето од дигиталните уреди на потрошувачите и со примена на техника на машинско учење може да им овозможи на брендовите моќни увиди кои ќе можат да се користат за прилагодување на потрошувачките искуства. Компаниите веќе користат PUI податоци. На пример, Spotify платформата користи податоци од фитнес траката за прилагодување на својата плејлиста на песни за корисниците. Поголемата уптреба на PUI податоците ќе им овозможи на брендовите да дизајнираат персонализирани содржини и услуги и да постават соодветна ценовна стратегија.

Тренд 4: Раскажување приказна на повеќе уреди

Технологијата на машинското учење им помага на брендовите да ги поврзуваат своите разговори со одредени поединци. Брендовите имаат многу податоци од прва рака, но оваа специфична примена на вештачката интелигенција ги поврзува поединците со нивните уреди и им помага на брендовите да сфатат како интеракцијата со потрошувачите и активностите на брендот можат да се препишат на различни пораки, во различен контекст и во различно време. Брендовите тогаш можат да ги автоматизираат своите разговори со потрошувачите со помош програматично огласување на повеќе уреди.

Тренд 5: Содржина од која може да се купува

2017 ќе биде година на “shoppable content“, односно брендирана содржина од која директно ќе може да се купува. ‘Еволуциските алгоритми’ можат да ја прилагодат и оптимизираат содржината одговарајќи на движењето на потрошувачите, така создавајќи live содржина. Универзалните шопинг кошнички ја ресоздаваат  функционалноста на онлајн трговијата без потреба за потрошувачите да креираат нови сметки или да даваат податоци за кредитната картичка за секој нов сајт кои го посетуваат. Оваа комбинација на технологија ќе им овозможи на брендовите и издавачите да ги задржат потрошувачите на своите веб страници, а не да ги присилуваат да одат некаде на друго место да купуваат. Брендовите ќе мораат да ја третираат содржината како неодвоива комбинација на текст, слики и интерактивни функции кои го сочинуваат шопинг искуството.

Тренд 6: Смарт VR

Виртуелната реалност се сели од осамениот свет на гејмерите во мејнстрим светот на потрошувачите кои ја доживуваат виртуелната реалност преку своите паметни телефони. Фејсбук и Твитер веќе имаат преноси во живо кон кои може да се пристапи со помош на слушалките приклучени на паметните телефони. Преминот на паметните телефони и на мејнстрим апликациите ќе им донесе на брендовите многу маркетинг можности.

Тренд 7: Раст на чет-ботовите

Четботовите ќе овозможат автоматизирана интеракција помеѓу потрошувачите и брендовите преку интерфејс за размена на пораки. Иако постои очигледно ограничување со автоматизираната комуникација, четботовите можат да им помогнат на потрошувачите во дел од процесите како што се плаќање и известување за испораката/доставата. Четботовите можат да им помогнат на брендовите да ги намалат трошоците за корисничка поддршка и да се отвори поширок дијалог со потрошувачите.

Тренд 8: Играње со емоциите

Ширењето на паметните телефони и подемот на технологиите за препознавање на емоции значи дека многу луѓе сега во своите џепови носат уреди кои го следат нивното однесување. Тоа им дава на брендовите можност да одговорат на расположението и однесувањето на потрошувачите со релевантна содржина во вистионскиот момент. На пример, брендовите кои имаат врска со одреден спорт или тим, можат да ја користат оваа технологија да понудат порелевантно искуство на основа на реакцијата на потрошувачите во текот на спортските настани.

Тренд 9: Динамичко одредување на цената

Под влијание на високите перфоманси за пресметување и аналитика, динамичкото одредување на цените им овозможува на трговците да ја одредуваат цената на производите во моментот, спрема препознаената способност или спремност на некој купувач за да плати. Цената на некои веб страници и апликации сега се менува од минута во минута. На пример, Uber го претстави својот Surge Pricing алгоритам кој овозможува автоматски раст на цената во време на зголемена побарувачка.

Тренд 10: Автоматизирана поддршка

Индустриските роботи се во употреба веќе долги години. Сега, технологијата ги спојува  физичката и дигиталната автоматизација за да создаде услужни роботи кои работат заедно со луѓето. Најочигледни и непосредни можности се во малопродажбата и угостителството. Услужните роботи ќе бидат во можност да даваат информации за цените и расположливоста на состојбата, и користејќи  алгоритми ќе можат да понудат попусти и сродни сугестии за производите. Можностите би можело да се прошират и надвор од малопродажбата и угостителството, во здравството и помошта во домот.