Carrefour transformă datele Act for Good într-un „Story Year in Review 2025” personalizat. Ce aflăm despre românii care cumpără și ce pot copia alți retaileri.
Banane, apă plată și sâmbăta la cumpărături: ce spune despre noi noul „Story Year in Review 2025”
Majoritatea retailerilor români stau pe munți de date despre clienți și nu fac mare lucru cu ele. Carrefour începe să le transforme într-o poveste clară, personală și chiar amuzantă pentru fiecare cumpărător Act for Good.
Lansarea funcționalității „Story Year in Review 2025” din aplicația Carrefour e un pas foarte vizibil în direcția personalizării prin date și AI în retailul românesc. Nu vorbim doar despre un raport drăguț de final de an, ci despre un exemplu concret de cum pot fi folosite datele de loialitate pentru a crea experiențe relevante, care cresc vânzările și loialitatea în același timp.
În articolul ăsta desfacem, pe limba noastră, ce înseamnă această inițiativă, ce aflăm despre comportamentul de cumpărare al românilor în 2025 și, mai ales, ce pot învăța alți retaileri din România dacă vor să își ducă programele de loialitate și personalizarea cu AI la nivelul următor.
Ce este „Story Year in Review 2025” și de ce contează pentru AI în retail
„Story Year in Review 2025” este un rezumat anual personalizat al cumpărăturilor făcute de membrii Act for Good în universul Carrefour (magazine fizice + online), prezentat ca un story vizual, share-uibil în social media.
Pe scurt, fiecare utilizator poate vedea:
- frecvența cumpărăturilor (de exemplu, ~4 vizite/lună pentru un client activ mediu);
- ziua preferată de cumpărături (sâmbăta conduce detașat, urmată de duminică și vineri);
- momentele preferate din zi (seara iese în față);
- magazinul vizitat cel mai des;
- top categorii și produse cumpărate (bananele sunt vedetă în 2025, cu ~6 kg per utilizator activ);
- proporția produselor românești în coș (în medie, 1 din 8 produse este local);
- puncte acumulate, cupoane folosite, recompense activate;
- câte produse a scanat prin Self Scan;
- câte sticle a returnat prin SGR și multe altele.
De ce e asta relevant pentru seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”?
Pentru că un astfel de Story nu există fără:
- agregare de date din surse multiple (POS, online, aplicație, Self Scan, SGR);
- analiză automatizată a comportamentului de cumpărare;
- segmentare (de exemplu, să știi cine e în top 5% sau top 10% pe anumite categorii);
- motor de personalizare care combină reguli de business cu modele de predicție (exact terenul unde AI-ul excelează).
Asta e diferența dintre un program de loialitate clasic (card + puncte) și un ecosistem modern, condus de date și AI: clientul nu primește doar reduceri, ci începe să-și vadă propriul comportament de consum tradus în insight-uri clare.
Ce ne arată, de fapt, datele Carrefour despre românii care cumpără în 2025
Carrefour a lăsat să se vadă câteva cifre interesante, care spun multe despre comportamentul de cumpărare în România.
1. Ritmul de cumpărături: 4 vizite pe lună
Un client activ Act for Good vizitează universul Carrefour cam de 4 ori pe lună. Pentru un retailer, asta înseamnă:
- un contact aproape săptămânal cu clientul;
- șansa de a testa oferte personalizate rapid și de a vedea reacțiile aproape în timp real;
- potențial mare pentru campanii bazate pe evenimente recurente (salariu, sfârșit de lună, mini-sezon de sărbători etc.).
Din perspectivă AI, cu o astfel de frecvență e realist să construiești modele de predicție a următoarei cumpărături și de recomandări personalizate („Ai cumpărat acum 3 săptămâni scutece, e momentul pentru următorul pachet?”).
2. Sâmbăta, ziua reginei la cumpărături
Faptul că sâmbăta este ziua preferată de shopping, urmată de duminică și vineri, nu e o noutate în sine. Dar când ai asta confirmat pe milioane de tranzacții, poți să:
- ajustezi personalul din magazin și din call-center pe baza fluxului real;
- calibrezi promoțiile dinamice: poate miercurea oferi un avantaj suplimentar pentru a redistribui o parte din trafic;
- optimizezi campaniile digitale cu oferte push exact înainte de vârfurile de trafic.
Aici intervine iar AI-ul: poți antrena modele care anticipează peak-uri de trafic pe magazin, pe oraș, chiar și pe format (hypermarket vs. market de proximitate).
3. Seara – momentul preferat al zilei
Clienții preferă cumpărăturile seara. Asta influențează:
- modul în care aranjezi personalul la case;
- capacitatea de livrare la domiciliu în intervale de vârf;
- ce tipuri de mesaje trimiți în aplicație (oferte „după birou”, soluții de cină rapidă etc.).
Un algoritm de AI poate învăța în timp nu doar când vin oamenii, ci și ce cumpără în funcție de oră: dimineața poate domină lactatele și pâinea, seara produsele gata de consum, snacks-urile sau băuturile.
4. Coșul românului: banane, apă plată, legume și produse locale
Câteva cifre care spun tot:
- bananele – produs-vedetă în 2025, cu o medie de ~6 kg per utilizator activ;
- apa plată – lider de categorie, cu aproximativ 60 de milioane de litri cumpărați;
- legumele – în top după volum;
- 1 din 8 produse din coș este românesc.
Pentru un retailer, asta înseamnă:
- potențial de promoții inteligente în jurul acestor produse far („loss leaders” controlați, pachete cross-category, recomandări de rețete);
- spațiu uriaș pentru promovarea produselor locale, unde consumatorul e deja deschis;
- șansa de a construi segmente de clienți eco/locavore și de a adapta comunicarea pentru ei.
Cum transformă Act for Good și Story Year in Review datele în experiență personalizată
Act for Good nu mai este doar un card de puncte; a devenit un hub digital, cu funcționalități variate:
- reduceri și oferte personalizate;
- vouchere și recompense care pornesc din comportamentul tău real;
- Self Scan pentru cumpărături mai rapide (peste 28 de milioane de produse scanate în 2025);
- integrare cu comportamente responsabile (reciclare prin SGR, fapte bune).
„Story Year in Review 2025” adaugă un nivel nou: reflectarea și storytelling-ul datelor.
De ce prinde un astfel de Story la clienți
- E personal – vezi povestea ta, nu un raport generic.
- E simplu – statistici complicate, transformate grafic și „instagramabil”.
- E share-uibil – oamenii adoră să își compare obiceiurile („Eu câte banane am mâncat? Tu câte?”).
- E relevant – literal vezi unde se duc banii tăi și ce stil de viață susții.
Pentru retailer, beneficiile sunt clare:
- crește engagement-ul în aplicație: intri curios pentru review, rămâi pentru oferte;
- îți educi clientul să revină în aplicație, nu doar la casa de marcat;
- construiești încredere – arăți transparent datele, nu le ții doar pentru tine.
În plus, un astfel de produs digital e mult mai ușor de susținut cu AI: odată ce ai pipeline-urile de date curate, poți trece la nivelul următor – recomandări de tip „următorul cel mai bun pas” direct în Story:
- „În 2025 ai avut 1 din 8 produse românești. Vrei să vezi 3 recomandări noi de produse locale care ți se potrivesc?”
- „Ești în top 10% cumpărători de fructe de sezon. Uite două idei de rețete și un voucher dedicat.”
Cum arată un top 5% client Act for Good și ce poate învăța un retailer din asta
Carrefour dă un exemplu concret de profil din top 5% consumatori Act for Good:
- 14,68 kg hrană pentru pisici cumpărată într-un an;
- 15 cupoane folosite;
- 105 recompense activate;
- 1 din 6 produse românești în coș;
- top 10% pe fructe de sezon;
- top 10% pe fructe uscate și băuturi proaspete.
Din perspectiva AI în retail, un astfel de profil e aur curat:
- îți arată puterea micro-segmentării: iubitori de animale, familii cu copii, șoferi, gurmanzi – toți pot primi comunicare diferită;
- îți confirmă că există clienți „super-engaged” care răspund la cupoane și recompense (105 activări într-un an nu sunt întâmplătoare);
- îți oferă o bază solidă pentru lookalike audience: găsești alți clienți cu tipare similare și le oferi trasee personalizate.
Orice retailer care are card de fidelitate și date de tranzacție poate face asta. Diferența o face:
- cât de bine sunt integrate datele;
- cât de curat sunt stocate;
- ce motoare AI sunt puse peste ele pentru segmentare și recomandări.
Lecții pentru retailerii români care vor experiențe personalizate cu AI
Carrefour pune pe masă un exemplu aplicat de personalizare bazată pe date. Ce pot prelua practic și alți retaileri (alimentar, fashion, bricolaj, pharma, chiar și eCommerce nișat)?
1. Începe cu programul de loialitate ca sursă unică de adevăr
Nu ai cum să vorbești serios despre AI în retail fără:
- identificarea clară a clientului (card, aplicație, login);
- un ID unic de client folosit în toate sistemele (magazin, online, call-center);
- un istoric coerent al tranzacțiilor.
Act for Good joacă exact rolul ăsta: e interfața prin care clientul își „leagă” toate interacțiunile. Asta trebuie să devină obiectivul oricărui retailer care vrea să construiască personalizare.
2. Construiește un „story de consum”, nu doar un „raport de consum”
Majoritatea dashboard-urilor interne sunt plictisitoare pentru clienți. În schimb, un Year in Review:
- spune o poveste („ești în top 5% la hrană de pisici” sună mult mai uman decât „ai cumpărat 14,68 kg”);
- creează emoție (mândrie, umor, curiozitate);
- încurajează comportamente bune (mai multe produse locale, mai multă reciclare, mai puțină risipă).
Dacă ești retailer, întreabă-te: cum ai putea transforma datele reci din CRM într-o poveste anuală sau trimestrială pentru clienții tăi?
3. Combină personalizarea comercială cu impactul social
Un detaliu interesant la Act for Good și la Story Year in Review 2025: clientul nu vede doar ce a cumpărat, ci și:
- câte sticle a returnat prin SGR;
- ce fapte bune a făcut prin punctele donate;
- cât de multe produse locale a susținut.
Asta contează enorm pentru generațiile mai tinere și pentru familiile urbane, care se uită tot mai atent la impactul lor. În același timp, pentru retailer e o șansă de a:
- asocia brandul cu responsabilitatea;
- crea campanii în care AI-ul recomandă acțiuni cu impact (de exemplu: „ești aproape să intri în top 10% clienți care cumpără local”).
4. Folosește AI pentru optimizări reale, nu doar pentru marketing
„Story Year in Review 2025” este partea vizibilă pentru client. În spate, aceleași date pot alimenta:
- modele de forecast pentru stocuri (dacă știi că sâmbăta se vând enorm banane și apă plată, nu vrei rafturi goale);
- prețuri dinamice controlate (promoții punctuale, când vezi scădere de cerere pe o categorie);
- chatboți în limba română în aplicație, care îți răspund personalizat: „Știu că ai cumpărat des hrană pentru pisici, vrei să vezi ofertele noi?”
Aici e, de fapt, viitorul: nu doar un Year in Review, ci o experiență personalizată continuă, zi de zi, construită pe baza acelorași date.
Ce urmează: de la „review” anual la personalizare în timp real
„Story Year in Review 2025” arată că retailul românesc a trecut de faza: „Hai să strângem date”. Acum intrăm în faza: „Hai să facem ceva inteligent cu ele”.
Pentru Carrefour, următorii pași firești sunt:
- mai multă personalizare în timp real în aplicație și la raft (promoții, recomandări de produse, cross-sell inteligent);
- integrarea și mai puternică între comerțul online și cel fizic, cu trasee omnichannel clare pentru client;
- chatboți și asistenți virtuali care folosesc istoricul tău de cumpărături pentru răspunsuri concrete, nu generice.
Pentru restul retailerilor români, lecția e simplă: AI în retail nu înseamnă roboți futuristici în magazin, ci folosirea inteligentă a datelor pe care deja le ai – din POS, din online, din aplicația ta – pentru a crea experiențe personalizate care să conteze cu adevărat pentru oameni.
Dacă un program de loialitate poate ajunge să îți spună, cu umor, câtă hrană de pisici ai cumpărat și câte produse românești ai susținut într-un an, înseamnă că suntem foarte aproape de momentul în care fiecare client român va avea un „asistent de cumpărături” digital, bazat pe AI, în buzunar.
Întrebarea nu mai e dacă vei folosi AI în retail, ci cât de repede vei reuși să îl conectezi la datele și clienții tăi.