Cum folosește Carrefour datele și AI pentru retail personalizat

De la „câte kg de banane cumperi” la strategie AI în retail

În 2025, membrii Act for Good au cumpărat, în medie, 6 kg de banane de persoană și au vizitat magazinele Carrefour de aproximativ 4 ori pe lună. Pare un simplu fun fact, bun de dat pe Instagram. De fapt, e o mostră foarte clară despre cum arată retailul românesc când e construit pe date și inteligență artificială, nu doar pe promoții de weekend.

Lansarea funcționalității „Story Year in Review 2025” în aplicația Carrefour nu e doar o joacă simpatică de final de an. E un exemplu concret de experiență personalizată, exact tema seriei „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”. Clienții primesc o poveste vizuală despre propriile cumpărături, iar retailerul primește cel mai valoros lucru: înțelegere reală a comportamentului de consum.

În rândurile de mai jos, folosim acest exemplu pentru a arăta:

• cum se transformă datele din bon în insight-uri care chiar contează;
• ce rol joacă AI în loializare, promoții și experiență în magazin;
• ce poți învăța ca retailer român din modelul Act for Good, fie că ai 5 magazine sau 500.

Ce este „Story Year in Review 2025” dincolo de un story drăguț

„Story Year in Review 2025” este, la suprafață, o radiografie interactivă a unui an de cumpărături pentru membrii Act for Good. Practic, aplicația îți arată:

• frecvența vizitelor (de exemplu, ~4 vizite/lună pentru un client activ);
• ziua preferată de shopping (sâmbăta conduce detașat, urmată de duminică și vineri);
• momentul zilei preferat (seara);
• magazinul în care ajungi cel mai des;
• produsele și categoriile tale favorite;
• ponderea produselor românești din coș;
• câte puncte, cupoane și recompense ai folosit;
• câte produse ai scanat la Self Scan;
• câte sticle ai returnat prin SGR.

Pentru client, experiența e „instagramabilă”: vezi vizualuri personalizate, poți da share în story, ai un sentiment clar de profil personal – nu ești doar „client anonim”, ești „cel care cumpără cele mai multe legume, hrană pentru pisici și apă plată”.

Pentru retailer, fiecare astfel de ecran înseamnă date structurate care pot alimenta sisteme de AI: modele de segmentare, algoritmi de recomandare, prețuri dinamice, planificare de stoc.

Realitatea? „Year in Review” nu e doar un beneficiu cool pentru utilizatori. E un layer de experiență peste un motor de date extrem de serios.

Ce ne spune comportamentul de cumpărare din 2025 despre români

Datele agregate pe 2025 de la clienții Act for Good sunt o mini-radiografie a consumului urban din România. Și sunt foarte utile pentru orice retailer care vrea să gândească în logica AI și personalizare.

1. Frecvență și momente cheie de cumpărare

• ~4 vizite pe lună per client activ – suficient de des ca să ai date consistente, dar nu atât de des încât să „abuzezi” de notificări;
• weekend-ul domină: sâmbăta e ziua vedetă, urmată de duminică și vineri;
• seara e momentul preferat al zilei pentru cumpărături.

Pentru AI și pentru strategia de retail, asta înseamnă:

• ferestre clare pentru campanii dinamice (de exemplu, recomandări personalizate trimise vineri după-amiază pentru sâmbătă);
• posibilitatea de a ajusta prețuri dinamice și disponibilitate (dacă sâmbătă seara se rupe raftul de apă plată, algoritmii pot anticipa și mări stocul în avans);
• optimizare de staffing și logistică: mai mult personal și mai multe case Self Service active în orele de vârf.

2. Ce produse domină coșul de cumpărături

Câteva cifre cheie din 2025:

• bananele sunt produs-vedetă: ~6 kg per utilizator;
• apa plată rămâne lider de categorie: ~60 de milioane de litri achiziționați;
• legumele sunt a doua mare categorie;
• 1 din 8 produse este de origine românească.

Ce poți face cu astfel de date, ca retailer sau ca manager de categorie:

• antrenezi modele de recomandări bazate pe coș: dacă utilizatorul cumpără regulat apă plată și banane, ce alte produse sunt corelate statistic cu acest comportament?;
• creezi campanii de promovare produse locale, folosind insight-ul „1 din 8 produse e românesc” ca indicator de potențial – trendul de orientare către local nu e doar storytelling, e susținut de coșul real;
• ajustezi sortimentația pe magazine în funcție de profilul local (de exemplu, zone cu pondere mare de produse BIO, hrană pentru animale, produse pentru bebeluși).

3. Micro-profiluri de clienți

Exemplul din Top 5% Act for Good e grăitor:

• 14,68 kg hrană pentru pisici;
• 15 cupoane și 105 recompense activate;
• 1 din 6 produse românești în coș;
• top 10% cumpărători de fructe de sezon, fructe uscate și băuturi proaspete.

Aici intră în scenă AI:

• poți construi micro-segmente (iubitori de animale, părinți de bebeluși, șoferi – în funcție de lichid de parbriz, gurmanzi – în funcție de cârnați ș.a.);
• poți genera campanii 1:1: nu are sens să trimiți tuturor aceeași ofertă de cârnați, dar pentru „gurmanzi” e perfect relevantă;
• poți personaliza mesajele de loialitate: „Ești în top 10% clienți care cumpără fructe de sezon” – asta construiește atașament și sentiment de recunoaștere.

Cum funcționează Act for Good ca motor de personalizare bazat pe AI

Act for Good nu mai e doar un card de puncte. E un ecosistem digital în care tehnologia, datele și AI lucrează împreună.

Elemente-cheie ale platformei de loialitate

Act for Good combină:

• puncte de loialitate acumulate la fiecare cumpărătură;
• reduceri dedicate și vouchere personalizate;
• experiențe și beneficii extra pentru membrii activi;
• posibilitatea de a face fapte bune cu punctele (componentă de impact social);
• integrarea cu Self Scan și cu returul de ambalaje prin SGR.

În 2025:

• clienții au acumulat peste 193 milioane de puncte;
• au convertit aceste puncte în peste 117 milioane de recompense;
• au scanat peste 28 de milioane de produse prin Self Scan.

În spatele acestor cifre stau câteva tipuri de algoritmi specifici retailului:

1. Sisteme de recomandare – care învață ce tip de vouchere funcționează la ce tip de client;
2. Modele de churn – care anticipează când un client riscă să devină inactiv și trimit oferte „de reactivare” la momentul potrivit;
3. Optimizare promoțională – care analizează ce promoții aduc volum, valoare și marjă, nu doar trafic de weekend.

Self Scan și SGR: mai mult decât confort, sunt surse de date

Funcționalitatea Self Scan nu înseamnă doar „nu mai stai la coadă la casă”. Înseamnă și:

• înregistrarea clară a ordinii de scanare a produselor (excelentă pentru modele de coș);
• timp mai mic la casă, deci disponibilitate mai mare de a interacționa cu aplicația (activare cupoane, verificare puncte);
• o experiență mai apropiată de online, unde totul e contorizat și analizabil.

La fel, datele din returul de ambalaje prin SGR și cele despre produse locale devin input pentru:

• segmentarea clienților preocupați de sustenabilitate;
• personalizarea comunicării de brand („clienții ca tine au returnat X sticle în 2025”).

Ce pot învăța alți retaileri români din exemplul Carrefour

Majoritatea retailerilor din România au măcar un card de fidelitate și o aplicație. Puțini însă o folosesc cu adevărat ca motor AI de personalizare. Modelul „Story Year in Review 2025” oferă câteva lecții clare.

1. Datele trebuie întoarse către client, nu doar stocate

Multe companii strâng date, puține le „aranjează” într-o formă ușor de înțeles și atractivă pentru oameni.

Ce poți copia, indiferent de dimensiune:

• un rezumat anual al cumpărăturilor trimis clienților, chiar și ca simplu e-mail dinamic;
• top 3 produse cumpărate, top 3 categorii, zile preferate de shopping;
• un scor simplu: „ești în top X% clienți care…”.

AI te ajută să automatizezi aceste rapoarte, astfel încât să fie personalizate pentru zeci sau sute de mii de clienți, nu doar pentru câteva segmente mari.

2. Personalizarea nu înseamnă să știi tot, ci să folosești bine ce știi

Nu ai nevoie de sute de variabile pentru a începe cu AI în retail. De cele mai multe ori, câteva câmpuri bine folosite sunt suficiente:

• frecvența vizitelor;
• preferința de zi/oră;
• categoriile dominate în coș;
• istoricul de răspuns la promoții (folosește/nu folosește cupoane);
• canale folosite (online, fizic, Self Scan).

Cu aceste date poți construi:

• recomandări personalizate (promoții, vouchere, produse noi);
• scenarii de marketing automatizat (newslettere diferite pe segmente);
• reguli de prețuri dinamice la nivel de magazin sau regiune.

3. AI trebuie să fie „invizibil” pentru client

Nicăieri în „Story Year in Review 2025” nu apare cuvântul „AI”. Și e bine așa. Clientul nu e interesat de modelul de machine learning, ci de:

• ce află despre el;
• ce beneficii concrete primește;
• cât de simplu e de folosit.

Ca retailer, poți folosi AI:

• în back-end (analiză de coș, previziuni de stoc, prețuri);
• în front-end (recomandări în aplicație, oferte personalizate);
• în operațiuni (optimizare personal, orar, stoc per magazin).

Clientul vede doar că „primește oferte care chiar îl interesează” și că „aplicația parcă îl cunoaște”. Asta e esența experienței personalizate în retail.

De ce astfel de inițiative contează pentru viitorul retailului românesc

Carrefour nu e singurul retailer care investește în omnichannel și AI, dar e printre cei care arată clar cum se îmbină loialitatea, digitalul și datele într-o singură experiență. Cu peste 450 de magazine, operațiuni online, Self Service, livrări prin agregatori și o aplicație centrală, ecosistemul e suficient de complex încât AI să facă diferența.

Pentru restul pieței, mesajul e destul de clar:

• retailul românesc a intrat într-o eră a personalizării concrete, nu doar declarative;
• clienții se așteaptă ca retailerii să îi recunoască, să le răspundă preferințelor și să le respecte timpul;
• loialitatea se va câștiga din ce în ce mai mult prin experiență și relevanță, nu doar prin preț.

Dacă lucrezi în retail, 2025 e un moment excelent să:

• te uiți la datele pe care deja le ai în programul de fidelitate;
• începi cu câteva scenarii simple de personalizare bazate pe AI;
• construiești, chiar și la scară mică, propriul tău „Year in Review” pentru clienți.

Seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată” exact asta își propune: să traducă exemplele mari – cum e „Story Year in Review 2025” – în idei concrete pe care le poate aplica oricine. Următorul pas ține de tine: folosești datele doar pentru rapoarte interne sau le transformi într-o experiență pe care clienții chiar o așteaptă?