PENNY ajunge la 446 de magazine. Cum poate AI să facă extinderea rețelei mai profitabilă, cu stocuri optimizate și experiență personalizată pentru fiecare locație?
Peste 440 de magazine în toată țara și cinci inaugurări noi într‑un singur weekend: extinderea PENNY nu e doar o știre de retail, e un stres-test pentru operațiuni, stocuri și experiența de cumpărături.
Iar aici apare întrebarea serioasă pentru orice retailer român care crește agresiv: mai poți coordona manual sute de magazine sau ai nevoie de AI ca să nu pierzi bani și clienți?
În seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”, folosim exemplul PENNY – cu noile magazine din Turț, Târgu Jiu, Dragomirești, Ghimpați și Botoșani – ca punct de plecare ca să vedem cum arată, concret, un lanț extins susținut de strategii de inteligență artificială: de la optimizarea stocurilor, la promoții locale și chatboți în limba română.
Extinderea PENNY: ce înseamnă, de fapt, 446 de magazine
Extinderea PENNY cu încă cinci magazine nu înseamnă doar mai multe plăcuțe pe hartă, ci cinci micro‑ecosisteme complet noi, fiecare cu:
- alt profil de clienți,
- alt flux de trafic,
- alt mix optim de produse,
- alte obiceiuri de cumpărare (zilnic vs. aprovizionare săptămânală).
Noile magazine arată așa:
- Turț (Satu Mare) – 860 mp, 70 locuri de parcare
- Târgu Jiu (Gorj) – 857 mp, 66 locuri de parcare
- Dragomirești (Dâmbovița) – 850 mp, 136 locuri de parcare
- Ghimpați (Giurgiu) – 857 mp, 73 locuri de parcare
- Botoșani – al treilea magazin din oraș, 858 mp, 66 locuri de parcare
Toate au program extins, axat pe proximitate și pe stilul de viață al clienților, plus accent pe portofoliul 3RO (produse cu ingredient principal românesc, procesate și ambalate în țară).
Este modelul clasic de discounter modern: mult trafic, marjă mică, rulaj mare, presiune uriașă pe stocuri și prețuri. Aici AI nu e un moft, ci un avantaj competitiv clar.
Cum ajută AI la extinderea rapidă a rețelei: din prima zi, nu după 6 luni
AI poate reduce lunile de „tatonare” ale unui magazin nou la câteva săptămâni. Asta înseamnă să nu mai stai cu rafturi pline de produse care nu se vând și, în același timp, să nu rămâi fără marfa preferată în weekend.
1. Predicții de vânzări pe fiecare magazin
Un sistem AI bine antrenat face ceva ce niciun Excel nu reușește:
- compară profilul noii locații (ex.: Ghimpați, trafic de tranzit pe Șoseaua București–Alexandria) cu locații similare;
- ia în calcul sezonul (acum, decembrie – vârf de cumpărături de sărbători);
- adaugă date meteo, salarii, evenimente locale, zile libere;
- generează previziuni de vânzări pe SKU, pe zile și intervale orare.
Rezultatul? La deschiderea din Turț sau Botoșani, magazinul poate porni deja cu un sortiment aproape optim pentru zona respectivă, nu cu un „copy-paste” de la alte orașe.
2. Optimizarea stocurilor: mai puține rupturi de stoc, mai puține risipă
Pentru un lanț de 446 de magazine, două probleme ard bani în fiecare zi:
- rupturile de stoc la articole esențiale (ulei, lapte, făină, apă, branduri de bază);
- suprastoc la produse perisabile, care ajung la reducere masivă sau la gunoi.
Un modul de AI pentru optimizarea stocurilor poate:
- ajusta în timp real comenzile către depozite în funcție de vânzările reale;
- identifica tipare locale („în Ghimpați se vând mai mult băuturi răcoritoare în weekend”, „în Dragomirești pâinea proaspătă are vârf dimineața”);
- sugera redistribuirea stocului între magazine apropiate înainte să expire.
Retailerii care folosesc astfel de sisteme văd frecvent:
- scăderi ale risipei alimentare cu 15–30%;
- reducerea rupturilor de stoc la articole cheie cu 20–40%;
- rotația mai rapidă a produselor sezoniere (ex.: cozonaci, dulciuri de Crăciun, carne de porc în decembrie).
3. Planograme dinamice și rafturi adaptate local
Magazinele PENNY din Turț și Ghimpați au suprafețe similare, dar comportamentul clienților nu e identic. AI poate genera planograme diferite pentru același format de magazin, în funcție de:
- ce produse se scanează cel mai des;
- ce categorii sunt cumpărate împreună (coș de cumpărături);
- fluxul real de trafic în magazin (din date de cameră video anonimizate sau senzori).
Rezultatul practic:
- produsele 3RO cu vânzări bune primesc mai mult spațiu la raft în acele magazine;
- articolele „de impuls” sunt repoziționate lângă zonele cu trafic maxim;
- traseul clientului devine mai logic și mai rapid.
Pentru clienți, asta se traduce direct în „găsesc mai ușor ce mă interesează”. Pentru retailer, în coș mediu mai mare și viteză mai bună la raft.
Personalizare locală: cum poate AI să facă fiecare magazin „de‑al locului”
Extinderea agresivă are un risc pe care mulți retaileri îl ignoră: devii perceput ca lanț „rece”, standardizat, fără legătură reală cu orașul sau comuna respectivă.
PENNY are deja un avantaj prin portofoliul 3RO și prin colaborarea cu producători români. AI poate duce asta la nivelul următor, prin personalizare locală inteligentă.
AI pentru promoții și oferte relevante
Un motor de recomandări și promoții bazat pe AI poate analiza:
- istoricul de vânzări al magazinului;
- structura coșului mediu;
- reacția la promoții anterioare;
- contextul local (salarii, sezonalitate, evenimente).
Și poate genera campanii diferențiate:
- alt mix promoțional în Târgu Jiu vs. Botoșani;
- pachete promo (bundle-uri) create din produse cumpărate frecvent împreună;
- reduceri smart pentru articole cu stoc mare sau cu termen de expirare apropiat.
Asta înseamnă personalizare la nivel de magazin, nu doar la nivel de rețea.
Prețuri dinamice, dar corecte pentru piața românească
Prețurile dinamice sperie mulți retaileri, de teamă să nu pară „speculă”. Realitatea este că AI poate fi folosit responsabil, nu doar pentru maximizarea profitului:
- prețuri ajustate fin în funcție de cerere și stoc;
- promoții personalizate pentru clienții fideli (de exemplu, în aplicație);
- protejarea unor coșuri „de bază” cu preț stabil, în timp ce articolele premium fluctuează mai flexibil.
În România, unde sensibilitatea la preț este ridicată, eu cred că varianta câștigătoare este aceasta: prețuri dinamice „invizibile” pentru client, dar cu impact mare pe marjă și stocuri, în spate.
Chatboți în limba română și asistenți digitali în magazinele noi
Pe măsură ce rețeaua crește, echipa de relații cu clienții se sufocă dacă totul se face prin telefon, email sau formulare web clasice. Aici, AI-ul conversațional în limba română poate prelua mare parte din volum.
Cum arată un chatbot util pentru un retailer ca PENNY
Un chatbot modern, antrenat pe datele retailerului, poate răspunde instant la întrebări de tip:
- „Care e programul magazinului PENNY din Ghimpați?”
- „Aveți locuri de parcare pentru persoane cu dizabilități în Turț?”
- „Ce oferte aveți azi la carne de porc în Târgu Jiu?”
- „Cum pot folosi punctele din aplicație?”
Beneficii directe:
- clienții nu mai pierd timp căutând informații pe site sau în pliante;
- call-center-ul se ocupă de cazurile mai complexe;
- datele din conversații devin input pentru alte modele AI (plângeri recurente, produse căutate des, informații lipsă etc.).
Asistenți digitali pentru personalul din magazin
AI nu ajută doar clienții, ci și angajații. Un asistent intern (de exemplu, sub formă de aplicație pe telefonul de serviciu) poate răspunde la întrebări de genul:
- „Ce fac dacă nu se actualizează prețul la raft?”
- „Cum aranjez corect gama de ready to eat conform standardelor?”
- „Ce produse trebuie puse în capăt de gondolă săptămâna asta?”
Într-o rețea cu peste 7.500 de angajați, cum e PENNY, un astfel de asistent reduce timpul pierdut, uniformizează procedurile și scurtează perioada de training pentru noii angajați din Turț, Ghimpați sau Botoșani.
De ce AI contează pentru strategia PENNY Punct și pentru tot retailul românesc
PENNY și‑a structurat dezvoltarea pe șapte piloni: experiență îmbunătățită în magazine, expansiune, produse românești, oameni, digitalizare, sustenabilitate, comunicare integrată.
AI poate fi „scheletul invizibil” care susține toți acești piloni:
- Experiență în magazin – rafturi logice, stocuri potrivite, timp mai mic la case;
- Expansiune – modele predictive care arată unde merită deschis următorul magazin și cu ce format;
- Produse românești (3RO) – identificarea categoriilor 3RO cu potențial în fiecare zonă și negociere mai bună cu furnizorii;
- Oameni – planificare inteligentă a turelor, asistenți digitali, training personalizat;
- Digitalizare – integrarea datelor din POS, aplicație, site, depozite într‑un singur „creier” AI;
- Sustenabilitate – reducere de risipă alimentară, optimizare de rute și consum de energie;
- Comunicare integrată – mesajele potrivite, pe canalele potrivite, pentru segmente clar definite.
Realitatea e simplă: lanțurile care cresc repede fără AI acumulează „haos invizibil” în spate – stocuri aiurea, costuri mari, clienți frustrați. Cele care își pun de la început un layer de inteligență artificială peste datele lor cresc mai curat și mai profitabil.
Ce poate face concret un retailer român inspirat de cazul PENNY
Dacă lucrezi în retail (fie că ești în top management sau conduci o rețea regională), extinderea PENNY ar trebui să fie un semnal clar: rețelele cresc, competiția se intensifică, iar AI devine diferențiatorul invizibil.
Iată un plan de acțiune realist, în 4 pași:
-
Curăță datele existente
Verifică dacă datele de vânzări, stocuri, promoții, fidelizare sunt:- complete;
- structurate;
- accesibile într-un singur loc.
-
Începe cu un proiect-pilot de AI pentru stocuri
Alege 3–5 magazine (ideal în zone diferite) și:- implementează un modul de forecast AI;
- compară manual vs. AI pe 2–3 luni;
- măsoară risipa, rupturile de stoc și rotația.
-
Lansează un chatbot în limba română pentru întrebările de bază
Începe cu:- program magazine;
- informații despre promoții;
- întrebări frecvente din call-center.
-
Construiește treptat un „hub de personalizare”
Conectează:- datele din POS;
- datele din aplicație / card de fidelitate;
- răspunsurile din chatbot.
Apoi folosește AI pentru:
- recomandări personalizate;
- segmente locale;
- promoții inteligente.
Nu trebuie să sari direct la „AI peste tot”. E suficient să alegi un punct unde presiunea este mare (stocuri, clienți, personal) și să demonstrezi valoarea.
Extinderea PENNY la 446 de magazine arată că retailul românesc e într-o etapă de creștere solidă. Următoarea etapă, însă, nu va fi câștigată doar de cine deschide cele mai multe locații, ci de cine reușește să combine extinderea fizică cu inteligență artificială și experiență personalizată.
Dacă vrei ca rețeaua ta – fie că are 5 magazine sau 150 – să joace în aceeași ligă, acum e momentul să treci de la „AI e un trend” la „AI e o componentă standard de business”.
Întrebarea nu mai este dacă vei folosi AI în retail, ci cât de repede îl vei integra ca să nu rămâi cu rafturile pline de produse greșite și cu magazinul gol.