Carrefour transformă datele de cumpărături în „Story Year in Review 2025” – un exemplu clar de cum AI-ul aduce personalizare și loialitate reală în retailul românesc.
Ce spune AI-ul despre cumpărăturile tale la Carrefour
Un client activ Act for Good a intrat, în medie, de 4 ori pe lună în ecosistemul Carrefour în 2025. Sâmbăta a fost ziua preferată de shopping, bananele au fost produsul-vedetă, iar 1 din 8 produse din coș a fost românesc. Nu sunt doar statistici simpatice. Sunt materia primă pentru un retail românesc condus de date și de AI.
În seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”, lansarea funcționalității „Story Year in Review 2025” din aplicația Carrefour e un exemplu foarte clar: cum transformi istoricul de cumpărături într-o poveste personală, într-un feedback inteligent pentru client și, în același timp, într-un laborator de date pentru decizii mai bune de business.
În rândurile de mai jos intrăm în culisele acestui tip de experiență: ce înseamnă pentru client, ce înseamnă pentru retailer și cum arată, de fapt, un ecosistem AI-first de loialitate în retailul românesc.
„Story Year in Review 2025”: nu doar un rezumat, ci un motor de personalizare
Funcționalitatea „Story Year in Review 2025” din aplicația Carrefour transformă istoricul de cumpărături al membrilor Act for Good într-o poveste interactivă, ușor de distribuit în social media. În spate, însă, ai exact logica unui sistem AI modern de personalizare:
- îți analizează frecvența cumpărăturilor (de exemplu, 4 vizite/lună)
- detectează ziua preferată de shopping (weekend, cu vârf sâmbăta)
- identifică magazinul preferat și canalele folosite (hipermarket, proximitate, online)
- scoate în față produsele și categoriile favorite
- măsoară ponderea produselor locale în coș
- adaugă date operaționale: puncte, vouchere, recompense, Self Scan, SGR
Asta arată, concret, cum funcționează un motor de personalizare în retail:
un set mare de date tranzacționale + algoritmi de analiză + o prezentare prietenoasă, „instagramabilă”.
Pentru client, rezultatul e o combinație între curiozitate („câtă hrană de pisici am cumpărat anul ăsta?”) și conștientizare („cât de mult aleg produse românești?”). Pentru retailer, e o confirmare vizuală că datele sunt folosite în favoarea consumatorului, nu doar pentru rapoarte interne.
Cum transformă AI-ul datele de cumpărături în experiențe personalizate
Realitatea e simplă: fără AI, ai doar tabele lungi cu tranzacții. Cu AI, poți avea profiluri dinamice de consumatori și experiențe care se adaptează la fiecare utilizator.
1. Segmentare inteligentă, nu demografie de manual
În loc de „femei 25–45, urban”, un sistem AI poate crea segmente reale, bazate pe comportament:
- „clienți de weekend, coș mare, orientați către produse locale”
- „părinți cu copii mici, frecvență mare, sensibili la promoții la scutece și lapte”
- „fani auto, cu recurență la lichid de parbriz și produse de îngrijire auto”
- „iubitori de animăluțe, cu consum constant de hrană pentru câini/pisici”
Exact exemplele pe care le vedem și în Story Year in Review: kg de hrană pentru animale, număr de scutece, cantitate de cârnați, fructe proaspete și uscate – toate pot alimenta segmente extrem de precise.
2. Recomandări personalizate în timp real
Dincolo de „povestea anuală”, aceleași date pot hrăni un motor de recomandări bazat pe AI:
- cupoane personalizate pentru categoriile cumpărate frecvent
- sugestii de produse complementare (cumpări scutece? vezi și șervețele umede, creme pentru bebeluși)
- reactivarea clienților inactivi cu oferte pe produsele lor preferate
- propuneri de alternative locale la brandurile internaționale pe care le iau deja
Un exemplu concret: dacă un client e în top 10% cumpărători de fructe de sezon, sistemul poate:
- afișa primele promoții când apare un nou lot de cireșe sau căpșuni
- recomanda fructe congelate sau uscate în extrasezon
- oferi puncte extra Act for Good pentru coșuri cu mai multe fructe și legume, integrate cu obiective de sănătate
3. Feedback personal pentru client
„Povestea ta de consum” e, de fapt, un dashboard personalizat ambalat într-un format jucăuș. Din perspectiva AI-ului, ai deja:
- o istorie clară a obiceiurilor de consum (zile, ore, coș mediu, categorii preferate)
- posibilitatea de a genera insight-uri pe care clientul nu le vede singur – de exemplu, „ai cumpărat 60% produse locale în ultimele 3 luni” sau „ai folosit 90% din voucherele disponibile”
Odată ce oamenii văd vizual, simplu și prietenos ce și cum cumpără, sunt mult mai deschiși să accepte recomandări personalizate. De aici începe fidelizarea inteligentă.
De la „povestea de consum” la decizii de business: AI pentru stocuri și prețuri
Pentru retailerii români, astfel de proiecte sunt mai mult decât campanii de marketing simpatice. Sunt baza pentru trei zone grele de business: asortiment, stocuri și prețuri.
AI pentru optimizarea stocurilor
Dacă știi, la nivel de client și de magazin:
- frecvența vizitelor
- zilele de vârf (sâmbătă, duminică, vineri)
- produsele-vedetă (banane, apă plată, legume)
poți antrena modele AI de forecasting care anticipează cererea cu mult mai multă precizie. Asta înseamnă:
- mai puține situații de „nu mai avem pe stoc”
- mai puține pierderi din produse proaspete nevândute
- stocuri adaptate pe magazine (nu încarci la fel un hipermarket din București și un supermarket de proximitate dintr-un oraș mai mic)
AI pentru prețuri dinamice și promoții eficiente
Din aceleași date, un retailer poate testa modele de preț dinamic și promoții personalizate:
- folosirea datelor de loialitate pentru a identifica elasticitatea la preț pe anumite categorii
- alocarea bugetului de promoții acolo unde impactul pe clientul fidel e maxim
- creare de promoții diferențiate pentru clienți sensibili la preț vs. clienți orientați spre calitate sau local
Exemplu: dacă datele arată că apa plată e lider ca volum (60 de milioane de litri) și că mulți clienți o cumpără împreună cu fructe și legume, poți construi pachete promoționale integrate în aplicație, contorizate și optimizate de AI.
AI și produse locale
Faptul că 1 din 8 produse din coș e românesc nu e doar un „fun fact”. Cu un strat AI peste aceste date, poți:
- identifica zonele și magazinele în care apetitul pentru local e cel mai mare
- calibra asortimentul de la lactate și brânzeturi locale până la producători de legume regionali
- personaliza comunicarea: clienții care cumpără multe produse locale pot primi oferte și conținut special pe programul „Deschidem Vinul Românesc”, „Grădina Noastră” sau „Poftim Brânză Românească”
Asta înseamnă retail personalizat pe ADN românesc, nu doar pe manual global.
Act for Good: cum arată un ecosistem de loialitate „AI-ready”
Programul Act for Good este, practic, infrastructura prin care Carrefour poate activa astfel de experiențe personalizate. E tipul de hub digital de care ai nevoie ca să poți construi, peste el, servicii bazate pe AI.
În 2025, membrii Act for Good au:
- acumulat peste 193 de milioane de puncte
- convertit aceste puncte în peste 117 milioane de recompense
- scanat peste 28 de milioane de produse prin Self Scan
Pentru AI, asta înseamnă trei seturi de date-cheie:
- Reacția la recompense – ce tip de beneficii funcționează cel mai bine (vouchere, reduceri, donații, experiențe)
- Comportament în magazin – prin Self Scan poți înțelege și ordinea în care scanează produsele, nu doar ce au în bonul final
- Canale de cumpărare – magazine fizice, comenzi online, aplicație mobilă, livrări prin parteneri
Cu aceste date, un retailer poate construi:
- scoruri de probabilitate de vizită (când revine clientul, cu ce coș)
- modele de risc de abandon (când este pe punctul să renunțe la programul de loialitate)
- campanii dinamice, în care mesajele, recompensele și ofertele se ajustează în timp real în funcție de răspunsul utilizatorului.
Aici e adevărata valoare a unui program de loialitate modern: nu în cardul de plastic, ci în cât de bine poate alimenta un ecosistem AI.
Ce pot învăța alți retaileri români din exemplul Carrefour
Majoritatea retailerilor văd AI-ul ca pe un proiect mare, complicat, „de mâine”. Exemplul „Story Year in Review 2025” arată un alt drum: pornești de la un use case clar, simpatic pentru client, dar extrem de util pentru business.
1. Începe cu datele pe care le ai deja
Dacă ai:
- un program de loialitate
- bonuri fiscale digitalizate
- o aplicație mobilă sau măcar newsletter
ai deja materia primă pentru:
- segmentare comportamentală
- recomandări de produse
- rapoarte personalizate pentru clienți
2. Ambalează AI-ul într-o experiență „umană”
Oamenii nu vor să li se spună „am aplicat un model de machine learning pe bonurile tale”. Vor să vadă „Povestea ta de cumpărături în 2025”, cu vizualuri ușor de dat share.
Aceeași logică se poate aplica și în alte formate:
- recap lunar personalizat
- „raport de sustenabilitate personal” (câte produse locale, câte produse eco, câte sticle returnate)
- „profilul tău de gurmand”, „profilul tău de părinte”, „profilul tău de pet-lover”
3. Conectează experiența clientului cu deciziile comerciale
Orice proiect de personalizare trebuie legat direct de:
- creșterea frecvenței de vizită
- creșterea valorii coșului
- migrarea către canale digitale (app, Self Scan, comenzi online)
- eficiență mai bună în stocuri și promoții
Dacă AI-ul produce doar rapoarte frumoase, nu ai câștigat mare lucru. Dacă îți schimbă cum listezi produsele, cum pui prețul și cum aloci bugetul de marketing, atunci vorbim de impact real.
Unde merge retailul românesc cu AI și personalizare
În 2025, faptul că un retailer mare din România poate arăta unui client, în aplicație, povestea lui de cumpărături, cu detalii de la banane la hrană pentru pisici, nu mai e doar o inovație simpatică. E încă un pas către un standard nou: fiecare client se așteaptă ca datele lui să fie folosite în mod vizibil, util și personalizat.
Pentru brandurile și retailerii care urmăresc această serie despre „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”, exemplul Carrefour e o invitație clară:
- să privești datele de loialitate ca pe un activ strategic, nu doar ca pe un instrument de discount
- să testezi use case-uri concrete de personalizare, chiar dacă nu ai încă un „super AI” în spate
- să construiești experiențe care dau ceva înapoi clientului: claritate, control și, de ce nu, puțină distracție
Următorul pas logic pentru orice retailer care vrea să rămână relevant în 2026 este simplu: pornește de la datele pe care le ai, gândește un „story” care să conteze pentru client și lasă AI-ul să muncească în culise.