Consumer Index 2025: cum folosești AI ca să nu pierzi clientul român

AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată••By 3L3C

Românii strâng cureaua, loialitatea scade, mărcile private cresc. Vezi cum poți folosi AI, date și personalizare ca să-ți păstrezi clientul în 2025.

AI în retailcomportament de consum RomâniaEY Consumer Index 2025mărci privatepersonalizare clientprețuri dinamiceoptimizare stocuri
Share:

Featured image for Consumer Index 2025: cum folosești AI ca să nu pierzi clientul român

Românii strâng cureaua. Brandurile care nu înțeleg asta pierd

Peste 90% dintre români văd creșteri de preț la alimente și energie, iar aproape jumătate spun că îi apasă direct scumpirile. În același timp, doar 30% mai consideră brandul consacrat esențial în decizia de cumpărare. Restul se uită la preț, la cantitate și la utilitate.

Acesta nu e doar un titlu de studiu – este realitatea în care operează orice retailer și brand de FMCG în România la final de 2025. Și da, include și businessul tău.

În seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”, episodul acesta pleacă de la concluziile EY Consumer Index România 2025 și merge mai departe:

  • ce s-a schimbat efectiv în comportamentul de consum;
  • cum arată noul client român, mai ales în sezonul sărbătorilor;
  • cum poți folosi AI, date și personalizare ca să nu pierzi teren în fața mărcilor private și a competitorilor care se mișcă mai repede.

Realitatea? E mai simplă decât pare: cine înțelege datele despre consumatori și le transformă în acțiuni, câștigă.

1. Noul profil al consumatorului român în 2025

Consumatorul român din 2025 este prudent, informat și mult mai puțin loial de brand decât acum 3–4 ani.

Principalele concluzii din Consumer Index 2025:

  • Costul vieții este îngrijorarea nr. 1;
  • evoluția economiei naționale vine imediat după;
  • conflictele externe (54%) și alegerile interne (50%) adaugă un strat de nesiguranță;
  • peste 90% văd inflație la alimente și energie, 84% la combustibil;
  • „shrinkflationul” (aceeași preț, cantitate mai mică) este observat de 66% dintre români.

Ce fac oamenii, concret:

  • reduc cheltuielile neesențiale (modă, sport, snacks-uri, băuturi);
  • taie din bugetele pentru restaurante și takeaway (48% planifică asta);
  • protejează esențialul: alimente de bază, uz casnic, îngrijire personală rămân relativ stabile;
  • devin mai pragmatici cu sustenabilitatea: 87% evită risipa alimentară, 56% preferă reparația în locul unui produs nou.

În același timp, 69% nu sunt îngrijorați de job, iar 65% spun că își pot acoperi nevoile de bază. Așadar, nu vorbim de colaps, ci de o restructurare a modului în care oamenii cheltuie.

Mesajul pentru companii, cum spunea și Georgiana Iancu (EY): „valoarea reală și utilitatea concretă contează mai mult decât noutatea”.

Iar asta se vede direct în raft și în coșul de cumpărături.

2. Loialitatea scade, mărcile private cresc. Cum răspunzi cu AI

Doar 30% dintre români mai consideră brandurile consacrate importante în decizia de cumpărare. În paralel, mărcile private ale retailerilor câștigă teren, pentru că sunt percepute ca „bune la preț, ok la calitate”.

Pentru branduri și retaileri, asta înseamnă două lucruri:

Article image 2

  1. Loialitatea „din inerție” a dispărut.
  2. Bătălia nu mai e doar pe reclame, ci pe date, personalizare și context.

Cum poate ajuta AI la păstrarea loialității

AI-ul nu îți salvează brandul singur, dar îți dă un avantaj incorect de mare dacă îl folosești bine. Iată cum:

  • Analiza comportamentului de cumpărare în timp real
    Algoritmi de machine learning pot identifica tipare: clienți care trec de la brand la marcă privată, frecvență de cumpărare, sensibilitate la promoții.

    Exemplu:

    • vezi că un segment de clienți a început să treacă de la detergentul tău premium la marca proprie a retailerului;
    • sistemul AI semnalează pattern-ul și propune: cupoane personalizate, pachete familiale, comunicare pe beneficiile reale (randament la spălare, siguranță pentru pielea sensibilă) exact pentru acel segment.

  • Segmentare mult mai precisă
    Nu te mai oprești la „familii cu copii” sau „tineri urbani”. AI poate crea micro-segmente de tipul:

    • „părinți care cumpără marcă privată la alimente, dar brand consacrat la îngrijire personală”;
    • „clienți sensibili la preț, dar care reacționează bine la pachete combo”.

    Pentru fiecare segment, poți avea mesaje, oferte și sortimente diferite.

  • Campanii de retenție automate
    Când AI detectează scăderea frecvenței de cumpărare sau migrarea către alt brand, poate declanșa automat:

    • vouchere personalizate;
    • emailuri sau notificări cu recomandări relevante;
    • campanii „win-back” bine țintite.

Asta nu se mai poate face manual la scară mare. Dar pentru AI e „bread and butter”.

3. Inflație, shrinkflation și presiunea pe preț: unde intră AI în joc

Creșterea prețurilor și shrinkflation-ul au creat o tensiune clară: clientul vrea „mai multă valoare pe leu”. Nu doar preț mic.

Acesta este contextul perfect pentru prețuri dinamice și optimizarea portofoliului cu ajutorul AI.

AI pentru strategii de preț în retailul românesc

Sistemele de pricing bazate pe AI pot:

  • analiza istoricul vânzărilor pe produse, magazine, regiuni și perioade;
  • lua în calcul sezonalitatea (ex: cozonac, carne de porc și dulciuri de sărbători, grătare de 1 Mai, apă și înghețată vara);
  • urmări reacția la promoții și discounturi;
  • simula scenarii: „dacă reduc cu 5% prețul la acest produs, cât câștig în volum și cât pierd în marjă?”.

Pe baza acestor date, AI-ul poate recomanda:

  • ce produse să intre în promoție și când;
  • ce articole pot rămâne la preț întreg fără risc mare de pierdere de volum;
  • unde poți introduce pachete combo (ex: „ulei + făină + zahăr”) pentru percepție mai bună de valoare;
  • ce prețuri să ajustezi pe canalele online vs. offline.

AI în dezvoltarea mărcilor private

Creșterea mărcilor private este o oportunitate uriașă pentru retailerii care știu să lucreze cu date:

  • AI poate identifica golurile de portofoliu: categorii unde clienții cumpără mult, dar nu au o marcă privată competitivă;
  • poate analiza review-urile și feedback-ul pentru brandurile existente și să extragă insight-uri: „prea dulce”, „ambalaj greu de deschis”, „prea scump pentru ce oferă”;
  • poate sprijini testarea rapidă de rețete, gramaje și poziționări de preț.

Article image 3

Retailerii care îmbină datele de vânzări cu insight-uri din recenzii și sondaje, trecute prin filtre de AI, ajung mai repede la produse de marcă privată care chiar se vând – nu doar ocupă spațiu în raft.

4. De la „promo generală” la experiență personalizată: AI în marketing

Majoritatea retailerilor încă trimit aceleași promoții la toată baza de clienți. Din păcate, clientul din 2025 e prea atent la bani și prea bombardat cu mesaje ca să mai reacționeze la acest stil.

AI schimbă jocul prin personalizare la nivel de individ.

Recomandări personalizate și coș mediu mai mare

Un motor de recomandare bazat pe AI poate:

  • sugera produse complementare în timp real (online sau la casele self-checkout);
  • construi oferte „pentru tine” pe baza coșurilor anterioare;
  • evita să propună produse care intră în conflict cu istoricul (ex: produse cu gluten pentru cine cumpără constant „fără gluten”).

Rezultatul direct:

  • creșterea valorii coșului;
  • percepția că retailerul „mă știe” și nu-mi irosește timpul;
  • mai mult sens în promoții – mai puțin spam.

Chatboți în limba română care chiar ajută

Chatboții bazați pe modele de limbaj moderne, antrenați pe limba română, pot deveni un touchpoint extrem de util:

  • ajută clienții să găsească rapid produse, promoții, informații de livrare;
  • răspund la întrebări despre ingrediente, alergeni, origine;
  • pot sugera rețete pe baza produselor din coș și pot adăuga ingrediente lipsă.

În plus, un chatbot bun colectează date comportamentale foarte valoroase: ce caută oamenii și nu găsesc, ce îi deranjează, ce întreabă des. Toate acestea pot fi analizate cu AI și transformate în decizii de business.

5. Optimizarea stocurilor: când clientul devine imprevizibil, AI aduce ordine

Când consumatorii taie din neesențiale și mută bugetul către esențial, unul dintre cele mai mari riscuri pentru retailer este:

  • să fie out of stock exact la produsele de bază;
  • să fie supra-stocat pe articole cu rotație lentă, unde cererea scade.

Aici intră în scenă AI pentru forecast și managementul stocurilor.

Cum funcționează, în practică

Article image 4

Un sistem AI de forecast ia în calcul:

  • vânzările istorice pe magazin, zi, categorie;
  • sezonalitatea (Crăciun, Paște, 1 Mai, Black Friday);
  • promoții trecute și impactul lor;
  • tendințe macro (inflație, scăderea puterii de cumpărare);
  • chiar și date meteo sau evenimente locale, unde există integrare.

Pe baza acestor date, AI face predicții mult mai precise decât formulele clasice și poate:

  • semnala din timp riscul de ruptură de stoc;
  • recomanda redistribuirea stocurilor între magazine;
  • ajusta comenzile către furnizori;
  • reduce pierderile pe produse perisabile (corelat cu faptul că 87% dintre români vor să reducă risipa alimentară – poți alinia businessul cu valorile lor).

Retailerii români care folosesc deja soluții AI pentru stocuri văd reduceri de 10–30% la pierderi și disponibilitate mai bună la raft. Nu e magie, sunt doar date puse la treabă.

6. De unde începi dacă vrei să-ți aduci AI în business, nu în prezentări

E ușor să vorbești despre AI în prezentări PowerPoint. Mai greu este să-l pui să lucreze într-un lanț de magazine sau într-un brand FMCG care se bate la raft în România.

O schemă realistă de start arată cam așa:

  1. Clarifică problema de business
    Nu porni cu „vreau AI”, pornește cu:

    • „vreau să reduc pierderile la produse proaspete cu 15%”;
    • „vreau să cresc retenția clienților care cumpără lunar cu 10%”;
    • „vreau să vând marca mea privată mai bine decât brandurile mainstream în 3 categorii”.

  2. Adună și curăță datele
    Fără date bune, orice AI e doar teorie:

    • date din POS, online shop, programe de loialitate;
    • stocuri, prețuri, promoții;
    • feedback de la clienți (review-uri, NPS, call-center, chatbot).

  3. Alege o zonă-pilot
    De exemplu:

    • AI pentru forecast de stoc pe 2 categorii mari;
    • un motor simplu de recomandări în e-commerce;
    • un chatbot în română pentru suport clienți.

  4. Măsoară și iterează
    Setează indicatori clari: creștere în vânzări, reducere în pierderi, engagement la mesaje personalizate. Ajustează modelul și extinde gradual.

  5. Integrează AI în deciziile zilnice
    AI-ul trebuie să ajungă din „proiect” în „obicei”:

    • managerii de categorie se uită la recomandările de preț;
    • echipele de marketing folosesc segmentele generate;
    • oamenii din supply chain au dashboard-uri predictive, nu doar rapoarte istorice.

Final de 2025: consumatorul s-a schimbat. Întrebarea e dacă și tu

Românii simt inflația, își apără esențialul, se orientează spre mărcile private și reduc cheltuielile „de moft”. Loialitatea față de brandurile consacrate nu a dispărut complet, dar nu mai vine gratis.

În acest context, AI-ul nu e un moft tehnologic, este unealta prin care:

  • înțelegi mai bine ce fac clienții tăi, nu ce crezi tu că fac;
  • reacționezi repede la schimbările din consum și din economie;
  • construiești experiențe cu adevărat personalizate, nu promoții la grămadă;
  • pui marca ta (sau marca ta privată) exact acolo unde clientul are nevoie de ea.

Dacă ești retailer sau brand în România și simți că datele pe care le ai nu lucrează încă pentru tine, acum e momentul să schimbi asta. 2026 nu o să fie mai simplu, dar poate fi mai predictibil pentru cei care își lasă deciziile să fie ghidate de AI, nu doar de instinct.