Cum a ajuns pet food una dintre cele mai dinamice categorii din retailul românesc și cum poate AI să ducă segmentul mai departe: recomandări, stocuri, prețuri.
De la rafturi goale la decizii inteligente: povestea pet food și a AI
În 2010, categoria de hrană pentru animale abia ocupa câteva fețe de raft în multe supermarketuri din România. Azi, aceeași categorie este una dintre cele mai dinamice zone din retail, cu zeci de branduri, subcategorii, formule speciale și prețuri care pornesc de la economic și urcă până în zona super-premium.
Această transformare nu e doar o poveste frumoasă despre creșterea unei piețe. E un studiu de caz foarte bun pentru ce urmează să se întâmple cu multe alte categorii FMCG, odată ce inteligența artificială intră serios în joc. Pet food arată deja cum arată un consumator informat, un retailer presat de spațiu și marjă, și un producător care trebuie să livreze diferențiere reală, nu doar etichete noi.
GAMA & GAMA, producător român de hrană pentru animale de companie, a crescut odată cu maturizarea retailului modern și a devenit un reper în categorie. Iar ce face azi compania – de la educarea consumatorilor până la extinderea capacității de producție – se potrivește perfect cu discuția despre AI în retailul românesc și experiențe personalizate.
În rândurile de mai jos, folosim povestea pet food și insighturile extrase din interviul cu Georgiana Gheorghiu (Marketing Manager, GAMA & GAMA) ca să arătăm concret cum poate AI să accelereze inovarea și personalizarea într-o categorie FMCG cu ritm rapid.
Cum s-a maturizat pet food și ce înseamnă asta pentru AI în retail
Categoria de pet food a trecut în 15 ani de la „prezență oarecare la raft” la piață sofisticată, competitivă și foarte segmentată. Asta înseamnă trei lucruri clare:
- Consumatori mai informați, care citesc etichete și recenzii.
- Retaileri care cer diferențiatori reali, nu doar încă un sac de hrană „cu pui”.
- Producători care sunt obligați să investească în tehnologie, inovație și marketing profesionist.
Exact acest tip de context face ca inteligența artificială să nu fie un „nice to have”, ci un instrument de bază.
De ce contează AI într-o categorie matură
Într-o categorie aglomerată ca pet food, AI poate să rezolve trei presiuni mari simultan:
- Presiunea de sortiment – prea multe SKU-uri, spațiu limitat la raft.
- Presiunea de stoc – nu îți permiți nici lipsă din stoc, nici stocuri moarte.
- Presiunea de relevanță – trebuie să oferi produsul potrivit, la mesajul potrivit, consumatorului potrivit.
Aici intră în joc modele de predictive analytics și optimizare de sortiment:
- AI poate identifica, pe fiecare magazin sau zonă, ce rețete, gramaje și branduri au cea mai bună rotație.
- Poate anticipa sezonalitatea (ex. vârfuri de cumpărare înainte de sărbători sau în perioadele de campanii TV/radio pentru animale de companie).
- Poate semnala din timp SKU-urile care nu mai performează, astfel încât sortimentul să fie curățat fără impact negativ în vânzări.
Realitatea e simplă: într-o categorie în care există deja zeci de opțiuni, retailerul care folosește AI pentru decizii de raft pornește cu un avans net față de cei care se bazează doar pe „experiență” și pe Excel.
Consumatorul informat: ce vrea și cum îl ajută recomandările personalizate
Ce a observat GAMA & GAMA în ultimii ani se vede în toate datele de piață: stăpânii de animale se educă, pun întrebări, caută branduri în care pot avea încredere, chiar și în segmentul economic.
De aici a apărut și campania „Prietenul tău patruped nu este o jucărie”, derulată în 2025 de GAMA & GAMA împreună cu brandul Thank’Q. Accentul a fost pus pe responsabilitate, nu pe promoții. E un shift important: de la „mai ieftin” la „mai potrivit pentru nevoile animalului meu”.
Aici AI poate fi un aliat puternic, atât pentru producători, cât și pentru retaileri.
Recomandări personalizate pentru stăpânii de animale
În online, dar și în aplicațiile de fidelizare ale retailerilor, AI poate transforma coșul de cumpărături într-un asistent personal de nutriție pentru animale de companie:
- Motor de recomandare care sugerează hrană adaptată vârstei, raselor și sensibilităților (digestive, alergice).
- Cross-selling inteligent: dacă un client cumpără frecvent hrană uscată economică pentru câini de talie mare, sistemul poate recomanda hrană economică premiumizată (gen Thank’Q Advanced) ca pas următor, nu direct cea mai scumpă opțiune.
- Sugestii de tranziție alimentară (ex. de la pui la senior, de la hrană generală la formule „sterilizat”).
În magazinele fizice, recomandările personalizate pot fi activate prin:
- Aplicații mobile ale retailerilor, care afișează oferte și recomandări la intrarea în magazin, pe baza istoricului de cumpărare.
- Kiosk-uri sau scanere de card de fidelitate la raionul de pet food care afișează: „Pentru Max, câine de talie mare, îți recomandăm X sau Y, la sac de 10 kg”.
Chatboți în limba română care chiar știu ce spun
Educația consumatorului nu se poate face doar prin afișe și etichete. Aici chatbot-urile în limba română devin foarte utile, dacă sunt gândite serios:
- Pot răspunde la întrebări de tipul: „Care este diferența între hrană economică și hrană super-premium?”, în limbaj normal, nu în jargon tehnic.
- Pot explica cum se face tranziția între două tipuri de hrană fără să deranjezi stomacul animalului.
- Pot corela datele din cardul de fidelitate cu întrebările clientului („Cumperi de 6 luni hrană pentru pisică sterilizată; vrei să încerci și varianta cu pui în loc de vită?”).
Retailerii care vor investi în astfel de soluții AI în limba română, cu conținut adaptat cultural vor fi cei care construiesc relație, nu doar tranzacții.
Producători + retaileri + AI: parteneriat, nu simplă listare
Georgiana Gheorghiu vorbește deschis despre presiunea dublă pe producători: să aducă produse cu valoare adăugată reală și, în același timp, să fie parteneri serioși de marketing și dezvoltare de categorie.
Pentru branduri ca Thank’Q și Thank’Q Advanced, 2026 este despre consolidarea listărilor și diferențiere clară. Asta nu se mai poate face doar cu reduceri la raft și flyer.
Cum poate AI să schimbe relația producător–retailer
În loc să negocieze doar preț și poziționare, parteneriatul poate arăta așa:
- Analize predictive comune – producătorul și retailerul folosesc același set de date (sell-out, promoții, sezonalitate) pentru a planifica sortimentul și campaniile.
- Testare A/B de planograme – AI poate simula și măsura impactul diferitelor moduri de aranjare la raft (grupare pe brand, pe specie, pe preț, pe beneficii nutriționale).
- Promoții inteligente – în loc de promoții în orb, se pot rula campanii țintite către segmente clare: stăpâni de câini seniori, proprietari de pisici indoor, clienți care au trecut de la hrană vrac la ambalaje mici etc.
Aceste abordări schimbă tonul discuției dintre producător și retailer. De la „cât discount dai?” la „cum folosim datele și AI ca să creștem categoria împreună?”.
AI în operațiunile de zi cu zi: stocuri, prețuri, forecasting
Dincolo de marketing și experiență de client, AI este extrem de practic în zona de operațiuni. Iar în pet food, unde produsele au termen de valabilitate clar și volum mare, impactul este imediat.
Optimizarea stocurilor în categoria pet food
Un sistem AI bine antrenat pe date de vânzări de 2–3 ani poate:
- Prezice cu acuratețe cererea pe fiecare magazin și format (hypermarket, supermarket, online).
- Identifica magazinele unde anumite SKU-uri pot fi delistate fără să afecteze cifra de afaceri.
- Semnala din timp apariția unor rupturi de stoc pe brandurile cheie (de exemplu, sacii mari de hrană uscată pentru câini).
Rezultatul? Mai puține pierderi, mai puțină frustrare pentru client („iar nu au marca mea la raft”) și o relație mai bună cu producători precum GAMA & GAMA, care își pot planifica și ei producția mai eficient.
Prețuri dinamice, dar corecte
„Prețuri dinamice” nu înseamnă să schimbi prețul din oră în oră doar ca să storci marja. În retailul românesc, unde sensibilitatea la preț este ridicată, AI poate fi folosit într-un mod echilibrat:
- Ajustare de preț pe baza stocurilor, concurenței și elasticității cererii.
- Identificarea produselor unde o mică reducere temporară generează volum suficient cât să compenseze marja mai mică.
- Menținerea unei coerențe de preț între online și offline, astfel încât clientul să nu simtă diferențe inexplicabile.
Pentru o categorie precum pet food, unde loialitatea față de brand e ridicată, prețul dinamic poate fi folosit inteligent pentru a încuraja trecerile între game din același brand (de exemplu, de la Thank’Q la Thank’Q Advanced), nu doar pentru a împinge către cel mai ieftin produs.
De la „Prietenul tău patruped nu este o jucărie” la „Deciziile tale sunt asistate de AI”
Campania GAMA & GAMA „Prietenul tău patruped nu este o jucărie” pune reflectorul pe un adevăr incomod: mulți oameni descoperă responsabilitatea abia după ce adoptă un animal. Aici brandurile au început deja să compenseze prin educație, conținut și proiecte cu parteneri media.
Pasul următor este ca aceeași responsabilitate să fie susținută și tehnologic. Un ecosistem modern de retail – fizic și online – poate să ajute stăpânii de animale să ia decizii mai bune, mai informate, fără să citească 20 de studii de nutriție animală.
Câteva direcții concrete pentru retailerii români:
- Implementarea de recomandări personalizate pentru pet food în aplicațiile de loialitate.
- Dezvoltarea de chatboți în limba română specializați pe nutriție de animale de companie, antrenați împreună cu producători locali.
- Folosirea AI pentru curățarea sortimentului și alinierea lui la ce se caută, nu la ce „se obișnuia să se cumpere”.
- Construirea de campanii comune retailer–producător bazate pe date reale, nu doar pe creativitate.
Seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată” tocmai asta urmărește: să arate, pe exemple concrete ca pet food, că nu vorbim doar de tehnologie, ci de moduri noi de a respecta timpul, bugetul și inteligența consumatorului.
Dacă pet food a putut să ajungă, în 15 ani, de la rafturi abia conturate la categorie matură, următorul salt va fi despre decizii asistate de AI – pentru cumpărători, pentru retaileri și pentru producători. Întrebarea nu mai este „dacă”, ci „cine se mișcă primul și mai bine”.