PENNY ajunge la 446 de magazine. Iată cum poate AI să transforme această expansiune într-o experiență de retail personalizată, eficientă și profitabilă.
Peste 440 de magazine și cinci noi inaugurări în doar două zile: PENNY arată clar că miza în 2025 este expansiunea rapidă. Realitatea? Fără tehnologie inteligentă în spate, un astfel de ritm devine greu de susținut – mai ales când clienții se așteaptă la experiențe personalizate, stocuri impecabile și prețuri corecte.
Acest articol face legătura dintre știrea extinderii PENNY (Turț, Târgu Jiu, Dragomirești, Ghimpați și Botoșani – rețea totală: 446 de magazine la nivel național) și tema seriei „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”. Vorbim concret despre cum poate fi folosită inteligența artificială pentru a scala mai inteligent, nu doar mai repede: de la sortiment și stocuri, până la prețuri dinamice și comunicare locală.
1. De la 5 magazine noi la 446: unde intră în scenă AI
Extinderea PENNY din 12–13.12.2025 nu înseamnă doar încă cinci unități pe hartă. Înseamnă cinci noi surse de date, cinci comunități diferite și cinci contexte comerciale care cer decizii mult mai fine decât „aceleași produse peste tot”. Aici AI devine un al doilea creier pentru retailer.
Noile magazine sunt deschise în:
- Turț (Satu Mare) – 860,36 mp, 70 locuri de parcare
- Târgu Jiu (Gorj) – 857,2 mp, 66 locuri de parcare
- Dragomirești (Dâmbovița) – 850,75 mp, 136 locuri de parcare
- Ghimpați (Giurgiu) – 857,2 mp, 73 locuri de parcare
- Botoșani (al treilea magazin din oraș) – 858,5 mp, 66 locuri de parcare
Fiecare locație are un mix propriu de:
- putere de cumpărare,
- obiceiuri alimentare,
- trafic zilnic vs. de weekend,
- sensibilitate la promoții.
AI-ul face ordinea în acest haos de variabile. Un retailer cu sute de magazine nu mai poate decide doar „din instinct” câte baxuri de lapte, câte caserole de carne sau ce mix de produse ready-to-eat să aloce pe fiecare unitate. Modelele de machine learning pot analiza în timp real:
- viteza de rotație a fiecărui SKU pe fiecare magazin;
- sezonalitatea locală (ex.: alt ritm de cumpărare în Turț față de Târgu Jiu);
- corelații de tip „cine cumpără X are șanse mari să cumpere și Y”.
Rezultatul? Planograme și comenzi către depozit adaptate pe fiecare magazin, nu doar la nivel de regiune.
2. Portofoliul 3RO + AI: personalizare locală, nu doar etichetă românească
PENNY pune accent pe portofoliul 3RO – produse cu ingredient principal românesc, procesate și ambalate în țară. E o direcție sănătoasă, mai ales pentru clienții care vor să susțină producătorii locali. Dar dacă vrei să treci de la „avem produse românești” la „avem exact produsele românești pe care le vrei tu, la momentul potrivit”, ai nevoie de AI.
Cum ajută concret AI la 3RO
- Selecție locală de produse
AI poate identifica ce branduri și categorii 3RO performează mai bine în fiecare județ sau chiar oraș.
- În zone precum Turț sau Ghimpați, unde clienții pot fi mai ancorați în producători locali, algoritmii pot recomanda extinderea sortimentului de lactate, brânzeturi artizanale, mezeluri locale.
- În orașe precum Botoșani, cu deja trei unități, AI poate compara comportamentul de cumpărare între magazine și ajusta sortimentul 3RO pe fiecare locație.
- Merchandising și poziționare în magazin
Cu camere video și modele de computer vision (unde reglementările și consimțământul permit), retailerul poate vedea:
- cât timp petrec clienții în fața zonei 3RO,
- ce rafturi „performă” mai bine,
- cum influențează semnalizarea promoțională decizia de cumpărare.
- Promovare personalizată în aplicație sau card de fidelitate
Dacă rețeaua folosește un program de loialitate, AI poate crea oferte personalizate pentru fiecare client:
- reduceri la brandurile românești cumpărate frecvent;
- „coșuri inteligente” pentru sărbători (ex.: pachet 3RO pentru masa de Crăciun în decembrie);
- recomandări push bazate pe istoricul de cumpărături.
Retailerii care îmbină strategia de produse românești cu personalizarea prin AI reușesc să crească atât loialitatea, cât și valoarea medie a bonului.
3. Optimizarea stocurilor pentru 446 de magazine cu ajutorul AI
Gestionarea stocurilor într-o rețea de 446 de magazine este, practic, un exercițiu de matematică aplicată zilnic. Fără AI, apar două probleme mari:
- rupturi de stoc la produsele esențiale,
- supra-stocuri care blochează cash flow și spațiu de raft.
De ce AI este ideal pentru forecast în retail
Algoritmii de inteligență artificială pot procesa simultan date din:
- istoricul de vânzări pe fiecare magazin;
- promoții active sau planificate;
- sezonalitate (ex.: decembrie, Paște, început de an școlar);
- condiții locale – chiar și vremea poate influența vânzările de băuturi, grătar, înghețată.
Pe baza acestor date, AI generează previziuni de cerere mult mai precise decât un Excel clasic. Pentru magazinele nou deschise, unde nu există istoric local, modelele pot folosi:
- „magazine gemene” (cu profil asemănător ca trafic, suprafață, regiune);
- date demografice și de putere de cumpărare pe zonă.
Beneficii concrete pentru un retailer ca PENNY
- Mai puține rafturi goale pe categoriile critice (pâine, lactate, carne, produse proaspete);
- Reducerea pierderilor la produse perisabile, prin ajustarea zilnică a comenzilor;
- Echilibrare mai bună între centrele logistice (Ștefăneștii de Jos, Turda, Bacău, Filiași, Mihăilești) și magazine, prin repartizare inteligentă a stocului.
Un exemplu simplu: dacă AI vede că în Dragomirești crește brusc vânzarea de produse ready-to-eat în preajma weekendului, sistemul poate mări automat comenzile pentru zilele de vineri–sâmbătă, fără să aștepte „să se prindă” cineva din back-office.
4. Prețuri dinamice și promoții mai inteligente pentru clienții români
Magazinele nou deschise au, de obicei, promoții agresive. Fără AI, retailerul riscă două extreme:
- prețuri prea mici, care erodează marja fără efect pe termen lung;
- promoții prost calibrate, care nu aduc trafic și nu se văd în coșul mediu.
Prețurile dinamice bazate pe AI nu înseamnă să schimbi prețul din oră în oră ca în aviație. În retail alimentar românesc, scenariile sănătoase sunt mai nuanțate:
Cum poate funcționa prețul dinamic în rețele precum PENNY
- Ajustări pe regiune sau magazin
AI analizează:
- elasticitatea la preț (cât scad vânzările dacă prețul crește cu 5%?);
- competiția locală;
- sezonalitatea produsului.
Astfel, un produs poate avea o strategie de preț ușor diferită între, să zicem, Botoșani și Turț, fără ca brandul să pară incoerent.
- Promoții personalizate prin aplicație sau card
În loc de „toți clienții au aceleași cupoane”, AI poate genera:
- oferte individuale pentru segmentele sensibile la preț;
- pachete cross-category (ex.: carne + garnitură + băutură) pe baza coșului anterior;
- „recuperare clienți pierduți” – vouchere targetate pentru cei care nu au mai cumpărat de X zile.
- Reduceri inteligente pentru produse aproape de expirare
Cu ajutorul AI și al etichetelor electronice (acolo unde sunt implementate), retailerul poate ajusta prețul produselor cu termen scurt de valabilitate astfel încât să reducă risipa, dar să păstreze marja generală sănătoasă.
AI nu înlocuiește strategia comercială, dar o rafinează. Decidenții stabilesc regulile de joc, algoritmii optimizează în timp real detaliile.
5. Experiență personalizată în magazin și online: chatboți, recomandări, UX
Pe măsură ce rețeaua crește, diferența nu o mai face doar proximitatea, ci experiența. Iar aici, pentru retailul românesc, AI este cea mai mare oportunitate neexploatată încă.
Chatboți în limba română pentru rețele mari
Un lanț cu sute de magazine primește zilnic mii de întrebări repetitive:
- program de lucru pe fiecare unitate;
- stoc pentru anumite produse;
- detalii despre promoții;
- informații despre cardul de fidelitate.
Un chatbot AI în limba română, antrenat pe datele retailerului, poate prelua 60–80% din aceste interacțiuni:
- pe site;
- în aplicația mobilă;
- chiar și pe canalele de social media.
Clienții primesc răspunsul în câteva secunde, echipele de call-center sunt degrevate, iar datele din conversații devin input pentru decizii de business (ce produse lipsesc, ce oferte sunt neclare, ce frustrează clienții).
Recomandări personalizate și „coșuri inteligente”
În seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”, un pilon important este modul în care AI poate recomanda produse relevante:
- pe baza bonurilor anterioare;
- pe baza comportamentului de navigare în aplicație;
- pe baza preferințelor declarate (alimentație fără zahăr, vegetarian, produse locale etc.).
Pentru un retailer ca PENNY, care pune accent pe produse 3RO și pe soluții ready-to-eat, AI poate construi în timp:
- liste de cumpărături recurente (clientul vede direct „coșul tău uzual pentru weekend”);
- meniuri propuse pentru săptămână, cu ingrediente disponibile în magazinul cel mai apropiat;
- notificări smart: „Mâine expiră reducerea la produsele tale preferate, inclusiv X și Y”.
UX în magazin: layout susținut de AI
Noile magazine din Turț, Târgu Jiu, Dragomirești, Ghimpați și Botoșani au fost gândite cu zone extinse pentru fresh, ready-to-eat și mărci proprii. AI poate duce acest lucru la nivelul următor prin:
- simulări de flux de trafic în magazin;
- testarea virtuală a poziționării anumitor categorii;
- măsurarea impactului schimbărilor: „mutarea zonei de produse proaspete mai aproape de intrare a dus la creșterea cu 14% a vânzărilor în 4 săptămâni”.
6. Cum arată „manualul AI” pentru retaileri români în 2026
PENNY are deja o strategie clară – PENNY Punct, construită pe șapte piloni: experiență în magazine, expansiune, produse românești, oameni, digitalizare, sustenabilitate, comunicare integrată. Dacă adăugăm AI peste această fundație, apar câțiva pași logici pe care îi pot urma toți retailerii români, nu doar discounterii mari.
Pașii concreți pentru a scala inteligent cu AI
-
Audit de date
Ce date există deja (POS, carduri de loialitate, stocuri, feedback clienți), în ce format sunt și cât de curate sunt. -
Definirea unui caz de utilizare clar
Nu începi cu „vrem AI peste tot”, ci cu:
- „vrem să reducem rupturile de stoc cu 30% în 12 luni” sau
- „vrem să creștem rata de răspuns automat la întrebările clienților la 70%”.
-
Pilot pe câteva magazine
De exemplu, un pilot de forecast AI pe 10–20 de magazine similare cu Turț sau Ghimpați, pentru a valida modelul înainte de scalare. -
Integrare cu sistemele existente
AI nu trăiește într-un fișier separat. Trebuie integrat cu ERP, WMS, CRM, aplicații de fidelizare. -
Training pentru echipe
Oamenii din operațiuni, marketing și achiziții trebuie să înțeleagă ce fac modelele, ce pot și ce nu pot. Fără asta, AI rămâne „cutia neagră de la IT”. -
Măsurare continuă și ajustare
Modelele se recalibrează, regulile se ajustează, iar rezultatele se urmăresc pe KPIs clari: vânzări, marjă, satisfacție clienți, timp de răspuns etc.
PENNY, cu cele 446 de magazine și o echipă de peste 7.500 de angajați, e exemplul clar că retailul alimentar românesc a intrat într-o fază de maturitate în care expansiunea nu mai poate fi separată de digitalizare și AI. Deschiderile din Turț, Târgu Jiu, Dragomirești, Ghimpați și Botoșani nu sunt doar puncte noi pe hartă, ci noduri noi într-o rețea de date care poate susține o experiență de cumpărare tot mai personalizată.
Pentru retailerii români care privesc spre 2026 și mai departe, întrebarea nu mai este „dacă” vor folosi AI, ci unde încep: optimizarea stocurilor, prețuri dinamice, recomandări personalizate sau chatboți în limba română. Cei care aleg acum zonele cu impact rapid vor fi cei care, peste câțiva ani, vor putea spune că au crescut nu doar mai mari, ci mai inteligenți.