Retailul alimentar românesc se mută din raft în algoritm. Cum folosesc Auchan și alți retaileri datele, AI-ul și retail media pentru preț corect și experiență personalizată?
De la hipermarket la ecosistem de date
În 2010, românii mergeau „la hyper” cu lista scrisă pe hârtie. În 2025, aceeași familie primește oferte personalizate în aplicație, vede prețuri dinamice actualizate în timp real și comandă online exact produsele pe care le cumpără recurent. Diferența nu e doar de format, ci de modul în care datele și AI redesenează retailul alimentar.
Retailul modern românesc s-a schimbat brutal de repede în ultimii 15 ani, iar Auchan e un exemplu bun de cum se poate trece de la „magazin mare” la platformă omnicanal bazată pe date, proximitate și responsabilitate. Interviul cu Tiberiu Dănețiu e o radiografie lucidă a acestor transformări. În articolul de față mergem mai departe: punem peste această radiografie un strat esențial pentru 2025–2030 – inteligența artificială și experiența personalizată.
Pentru că seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată” are un mesaj simplu: cine știe să-și folosească datele cu ajutorul AI va controla relația cu clientul. Restul vor juca doar în zona de preț.
1. 15 ani de retail: de la format la algoritm
Evoluția retailului alimentar românesc în 2010–2025 are o constantă clară: consumatorul a devenit mai informat, mai exigent și mai atent la preț, iar retailerii au devenit mai data-driven, chiar dacă nu întotdeauna declarativ.
Ce s-a schimbat practic:
- creșterea puterii de cumpărare, dar și a sensibilității la preț
- explozia formatelor de proximitate și ultra-proximitate
- apariția și maturizarea e-commerce-ului alimentar
- programe de fidelitate care generează big data din milioane de tranzacții
- primele ecosisteme de retail media și marketing bazat pe date
Tiberiu Dănețiu punctează clar: programele de fidelitate au dus relația cu clientul la alt nivel, pentru că dintr-odată retailerul știe:
- ce categorie cumpără fiecare client
- cu ce frecvență
- la ce nivel de preț răspunde
- cum reacționează la promoții și comunicare
Unde intră AI în această ecuație
Până acum, o bună parte din decizii s-au luat cu suport analitic clasic. Următorul salt ține de modele AI care învață din comportamentul fiecărui client și optimizează în timp real:
- recomandările de produse (în aplicație, pe site, la case self check-out)
- prețurile dinamice, în limite rezonabile pentru consumator
- sortimentația pe magazin, în funcție de profilul zonei
- campaniile de retail media, targetate nu pe „femei 25–44”, ci pe clustere comportamentale reale
Realitatea? AI-ul nu e un bonus, e singura modalitate de a valorifica volumul uriaș de date pe care retailul modern îl generează zilnic.
2. ATAC Hiper Discount: un model născut pentru AI și preț dinamic
ATAC Hiper Discount este răspunsul Auchan la o economie în care prețul e firul roșu al deciziei de cumpărare. Formatul pune accent pe:
- politică EDLP (prețuri mici zi de zi)
- expunere la palet/bax și costuri operaționale reduse
- reduceri în cascadă pentru volume mai mari
E un model extrem de eficient la costuri. Tocmai de aceea, are un potențial enorm pentru optimizare cu AI.
Cum poate AI să ducă ATAC la nivelul următor
-
Prețuri dinamice controlate
Algoritmii de pricing pot ajusta fin prețurile în funcție de:- elasticitatea cererii pe fiecare SKU
- sezonalitate și context (ex: perioadă de salarii vs. sfârșit de lună)
- stocuri și termen de valabilitate
Diferența față de un discount clasic e că deciziile nu se iau „pe feeling”, ci pe simulări și scenarii.
-
Optimizarea stocurilor și a volumelor
Pentru un format de tip bax/palet, rupele de stoc sunt costisitoare. Modelele de forecasting AI pot reduce cu zeci de procente:- lipsurile de marfă la raft
- stocurile supradimensionate la produse cu rotație mică
-
Segmentare de clienți orientată pe buget
ATAC se adresează clienților foarte atenți la buget. AI poate identifica:- familiile cu consum mare pe anumite categorii
- micii antreprenori care cumpără pentru business (HoReCa, mici magazine)
- clienții sensibili la promoții de volum
Apoi, în aplicația de fidelitate, fiecare segment poate primi o experiență personalizată de preț și promoții, fără să canibalizeze marja globală.
-
Testarea formatelor noi cu simulări AI
Auchan testează primul supermarket discount de 2.000 mp în București. În spate, AI poate rula:- simulări de flux clienți
- scenarii de mix de produse
- proiecții de marjă pe diverse politici de preț
Retailerii români care ignoră astfel de modele ajung să învețe greu, scump și lent, doar din „trial & error”.
3. Retail media + AI: de la afiș la ecosistem de conversii
Retail media a devenit al treilea val de publicitate, după TV și digital clasic. Auchan vorbește despre:
- peste 200 de companii partenere
- peste 5.000 de campanii de retail media
- creșteri de bugete de 70–100%
Practic, retailul se transformă în platformă media bazată pe date de cumpărare reale, nu pe „estimări de audiență”.
De ce AI schimbă regulile jocului în retail media
-
Targetare pe comportament real, nu pe demografice vagi
Modelele AI pot crea segmente de tip:- „clienți care cumpără recurent lactate premium, dar nu iau încă brandul X”
- „clienți care cresc cosul cu peste 30% atunci când primesc o promoție personalizată”
Asta înseamnă campanii cu ROI clar măsurabil pentru branduri.
-
Recomandări personalizate în timp real
În aplicație sau pe site, motorul AI poate genera:- produse recomandate în funcție de coșul curent
- promoții relevante contextual (ex: cumpăr carne, primesc ofertă la condimente)
Pentru branduri, asta e publicitate care arată ca un ajutor real pentru client, nu ca un banner invaziv.
-
Atribuire și optimizare automată a bugetelor
Un ecosistem matur de retail media cu AI poate decide:- ce campanii urcă în instore digital, app, site, newsletter
- ce mix de canale produce cea mai mare conversie pe categorie sau brand
Bugetele nu se mai împart „50/50 instore/online”, ci se mută automat acolo unde datele arată conversie reală.
-
Standardizare și integrare cu agențiile de media
Pe măsură ce retailerii români își maturizează platformele de retail media, agențiile vor putea integra aceste formate în planurile lor la fel de natural ca TV-ul sau social media. AI-ul ajută enorm prin raportare clară și comparabilă, nu PDF-uri greu de interpretat.
4. Filiere locale, trasabilitate și AI: încrederea se construiește cu date
Programul de filiere locale Auchan are deja 100 de parteneriate active cu producători români, acoperind categorii esențiale: legume-fructe, carne, lactate, ouă, pește, băcănie, inclusiv bio. Conceptul „bun, sănătos și local” nu mai e doar slogan de raft, ci angajament de trasabilitate de la sămânță până la raft.
Aici, AI poate deveni un aliat puternic pe trei niveluri:
4.1. Trasabilitate și calitate
- monitorizarea datelor din lanțul de aprovizionare (temperatură, timp de transport, stocare)
- modele AI care detectează anomalii și prefigurează riscuri de calitate
- integrarea informațiilor în etichetă digitală sau în aplicația de fidelitate
Consumatorul român devine tot mai atent la origine, etică și siguranță alimentară. Posibilitatea de a scana un cod și de a vedea traseul produsului, cu informații sintetizate de AI, crește direct gradul de încredere și loialitate.
4.2. Planificarea producției pentru partenerii locali
Mulți producători locali pierd bani pentru că:
- plantează „după tradiție”, nu după cerere
- nu au forecast corect pe volumele solicitate de retaileri
- nu reușesc să-și calibreze investițiile în funcție de sezonalitate
Retailerul care pune la dispoziția filierelor modele de predicție AI bazate pe date reale de vânzări nu ajută doar producătorii, ci își protejează și propriul lanț de aprovizionare. Rezultatul:
- mai puține rupturi de stoc pe produse locale
- mai puțină risipă alimentară
- sortiment constant și previzibil pentru client
4.3. Storytelling personalizat cu date
Produsele de filieră au deja un „gust de poveste” (fermă locală, rețetă tradițională, calitate premiată). AI poate ajuta la scalarea acestui storytelling:
- generare automată de descrieri adaptate fiecărui canal (aplicație, site, etichete digitale)
- recomandări de rețete personalizate, pe baza obiceiurilor de consum ale clientului
- campanii de retail media care leagă beneficiile filierei de valorile clientului (familie, sănătate, local)
Aici se vede cel mai bine cum AI-ul nu înlocuiește componenta umană, ci o amplifică. Producătorul bun + datele bune + algoritmul bun = diferență reală în raft.
5. Ce pot învăța retailerii români din cazul Auchan
Auchan nu e singurul jucător care se transformă, dar e un studiu de caz util pentru orice retailer român care vrea să treacă la AI și experiență personalizată, fie că are 5 magazine sau 500.
5 lucruri concrete pe care le poți face în 2026
-
Pornește de la programul de fidelitate
Fără date de client, AI-ul e doar un cuvânt la modă. Chiar și un card simplu, legat de un CRM minim, e un început. Important e să:- înregistrezi date curate
- le structurezi pe coș, frecvență, reacție la promoții
-
Introdu un motor simplu de recomandări
Nu trebuie să copiezi marketplace-urile globale. Poți începe cu:- „clienții ca tine au cumpărat și…”
- pachete de produse complementare
Chiar și un algoritm basic crește valoarea coșului și relevanța pentru client.
-
Testează chatbot în limba română pentru suport clienți
Un chatbot bine antrenat pe:- stocuri și prețuri
- program magazine
- comenzi online și retururi
îți poate reduce presiunea pe call-center și îmbunătăți experiența, mai ales în perioade aglomerate (Paște, Crăciun, Black Friday).
-
Folosește AI pentru forecasting de stocuri în 1–2 categorii pilot
Nu e nevoie să începi cu tot magazinul. Alege categorii cu:- sezonalitate puternică (băuturi, înghețată, produse de grătar)
- risc mare de perisabilitate (fructe, legume, lactate)
Un model de predicție bine setat poate aduce imediat scăderi de pierderi și creșteri de disponibilitate.
-
Pregătește-te pentru retail media, chiar dacă ești mic
Poate nu ai 5.000 de campanii, dar poți crea:- spații digitale simple (ecrane în magazin, bannere în app/site)
- pachete pentru furnizori bazate pe date (vânzări, conversie, reacție la promoții)
Când apare AI în mix (raportare, segmentare, recomandări), vei fi deja un pas în fața concurenței.
Concluzie: următorii 5 ani decid cine deține relația cu clientul
După 15 ani de creștere, consolidare și diversificare, retailul alimentar românesc intră într-o nouă fază: faza în care datele și AI-ul separă jucătorii care doar vând produse de cei care construiesc ecosisteme de relație cu clientul.
Exemplul Auchan – cu ATAC Hiper Discount, retail media, filiere locale și omnicanal – arată clar direcția: preț competitiv + proximitate + personalizare bazată pe date și AI. Cine reușește combinația asta va fi „magazinul preferat” pe termen lung, chiar într-o economie sensibilă la preț.
Dacă ești retailer în România, întrebarea pentru 2026 nu mai e „să folosesc AI sau nu?”, ci „pe ce proces îl pun prima dată la treabă ca să simt rapid efectul în profit și satisfacția clienților?”. Răspunsul corect, adaptat businessului tău, va conta enorm în următorii ani.