Cum arată retailul matur: de la preț la date și AI

Retailul românesc a crescut. Acum trebuie să devină inteligent

În 2010, discuția în retailul alimentar românesc era aproape exclusiv despre preț și promoții. În 2025, clienții întreabă de origine, trasabilitate, impact asupra mediului și vor reduceri personalizate pe telefon, nu pliante la intrare.

Asta reiese foarte clar și din perspectiva lui Marco Hößl, Director General Kaufland România și Republica Moldova, intervievat în seria „15 repere în 15 ani”. El vorbește despre profesionalizarea industriei, maturizarea consumatorului și trecerea sustenabilității și digitalizării din zona de „nice to have” în zona de „trebuie”.

În această serie, „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”, mergem un pas mai departe: ce înseamnă, concret, acest salt de la retail modern la retail inteligent, bazat pe date și inteligență artificială? Și cum se traduce, în practică, pentru un lanț ca Kaufland – dar și pentru orice retailer care vrea să rămână relevant până în 2030?

1. De la retail modern la retail matur: ce s-a schimbat cu adevărat

Retailul alimentar românesc din 2025 este mai profesionist, mai competitiv și mult mai digital decât acum 15 ani. Nu e doar o impresie, ci o realitate vizibilă în:

• cum arată magazinele și raioanele
• cum funcționează logistica
• ce tip de promoții se comunică
• ce așteptări au clienții la casă și în aplicație

Marco Hößl punctează clar: piața s‑a maturizat, iar standardele s‑au ridicat pe toate planurile. Clienții nu mai acceptă doar un preț bun. Vor calitate, sustenabilitate și transparență. De aici încolo începe discuția serioasă despre AI în retail.

De ce maturizarea pieței împinge AI în prim-plan

Un retail „de preț” se poate conduce în mare parte din instinct, cu Excel și ceva intuiție. Un retail matur, cu clienți care cer personalizare, trasabilitate și experiență fluentă, are nevoie de:

• date în timp real, nu rapoarte lunare
• predicții (cerere, stocuri, prețuri) cât mai precise
• automatizare în deciziile de zi cu zi (sortiment, promoții, layout)

Aici intră în joc algoritmi de recomandare, modele de prețuri dinamice și sisteme AI pentru prognoza stocurilor. Ce părea „high-tech” acum 10 ani devine infrastructură de bază pentru următorii 5 ani.

2. Consumatorul român din 2025: informat, exigent, conectat

Consumatorul român a devenit, vorba lui Hößl, „cea mai bună busolă”. Însă această busolă nu mai trimite feedback doar la casă sau la „cutia de sugestii”, ci prin:

• aplicații de fidelizare (tip Kaufland Card)
• scan&go și self-checkout (K-Scan, case self-service)
• comenzi online, click&collect, aplicații mobile

Fiecare interacțiune înseamnă date. Iar datele, bine folosite, înseamnă experiență personalizată.

Cum s-a schimbat clientul și ce așteaptă de la retailer

Consumatorul român de azi:

• verifică proveniența produselor
• compară prețuri din aplicații, nu din pliante
• se așteaptă ca ofertele să fie relevante pentru el, nu generice
• vrea transparență: ingrediente, lanț de aprovizionare, impact social

Retaileri mari, ca Kaufland, au răspuns prin:

• extinderea sortimentului local și proaspăt
• categorii BIO, eco, alternative pentru diete speciale
• programe de loialitate digitale și aplicații mobile

Dar următorul nivel ține de AI și personalizare în timp real.

Unde poate interveni AI în experiența clientului

Câteva zone concrete unde inteligența artificială poate transforma relația cu clientul:

• Recomandări personalizate în aplicație, pe baza istoricului de cumpărare (ex: propuneri de produse locale sau BIO adaptate preferințelor reale)
• Promoții dinamice: nu toată lumea primește același cupon, ci oferte relevante pentru fiecare profil
• Chatboți în limba română, integrați în site și aplicație, care răspund natural la întrebări despre produse, alergenii, disponibilitatea pe magazin
• Notificări inteligente: nu spam, ci mesaje cu valoare (ex: „produsul tău preferat este în ofertă în magazinul din apropiere”)

Adevărul este simplu: cine are date și algoritmi buni își poate construi un dialog continuu cu clientul, nu doar un bon fiscal la casă.

3. Lecția Kaufland: performanță economică + responsabilitate

O parte importantă din interviul cu Marco Hößl vorbește despre responsabilitate și sustenabilitate: stații de încărcare pentru mașini electrice, sisteme de colectare a ambalajelor, panouri fotovoltaice, raportare non-financiară.

Mesajul din spate e clar: performanța economică și responsabilitatea nu se exclud. Din perspectiva AI, asta deschide un unghi interesant: cum folosim algoritmii nu doar pentru vânzări, ci și pentru impact pozitiv?

AI pentru sustenabilitate, nu doar pentru marjă

Câteva exemple unde AI poate susține strategia de sustenabilitate a unui retailer mare:

• Optimizarea stocurilor pentru reducerea risipei alimentare
  Modelele de prognoză a cererii (demand forecasting) pot ajusta comenzile astfel încât produsele proaspete să fie suficient de multe, dar nu excesive. Asta reduce pierderile și costurile.

• Planograme și layout generate cu algoritmi
  Datele de mișcare a clienților prin magazin și vânzările pe poziții de raft pot fi folosite pentru a plasa produsele locale, eco și alternativele sănătoase în poziții mai vizibile, fără să sacrifici performanța comercială.

• Optimizarea energiei
  AI poate ajusta consumul energetic (frigidere, iluminat, HVAC) în funcție de fluxul de clienți și de vreme, reducând amprenta de carbon și factura.

Într-o piață în care „sustenabilitatea nu mai e un nice to have, ci un criteriu de eligibilitate”, aceste aplicații devin obligatorii. Nu mai e doar PR, e eficiență operațională.

4. Eficiență, digitalizare, AI: infrastructura invizibilă a următorilor 5 ani

Hößl spune explicit: în următorii 5 ani, eficiența, sustenabilitatea și digitalizarea devin elemente de structură, nu diferențiatori. Aș adăuga ceva:

Fără AI, digitalizarea rămâne doar o colecție de ecrane și aplicații.

Ca să conteze cu adevărat, digitalul are nevoie de inteligență în spate. Adică:

• modele de predicție pentru stocuri și cerere
• sisteme de recomandare pentru clienți
• algoritmi de prețuri dinamice
• automatizare în lanțul logistic și în magazine

Prețuri dinamice în retailul românesc

„Prețuri dinamice” nu înseamnă haos, ci ajustare controlată în funcție de:

• stoc disponibil
• cerere locală pe magazin / zonă
• prețuri concurență (acolo unde datele sunt disponibile)
• sezonalitate și condiții externe (ex: vreme, sărbători, salarii)

În loc de promoții „copy-paste” pe tot lanțul, AI permite:

• oferte locale, pe magazin sau micro-zonă
• perioade de promoție optimizate (când reacționează clienții cel mai bine)
• ajustarea rapidă a prețurilor la produse aflate aproape de expirare pentru a reduce pierderile

Pentru clienți, dacă e făcut corect, rezultatul este mai multă relevanță și mai puțin zgomot.

Optimizarea stocurilor: de la „să nu rămânem fără” la „exact cât trebuie”

În retailul tradițional, siguranța era să „supracomandăm” ca să nu lipsească nimic de pe raft. Costul? Capital blocat și marfă pierdută.

AI poate schimba asta radical:

• prognoze pe SKU, pe magazin, pe zi a săptămânii
• ținând cont de vreme, salarii, promoții, evenimente locale
• ajustări automate în comenzile către depozit

Rezultatul:

• mai puține rupturi de stoc la produsele sensibile
• mai puțină risipă la produse proaspete
• rotație mai bună a stocului și cash-flow mai sănătos

Nu e doar eficiență. Este și parte din experiența clientului: raftul plin cu ce are el nevoie, când are el nevoie.

5. Chatboți, recomandări, personalizare: fața vizibilă a AI pentru client

Dacă multe dintre aplicațiile AI sunt „invizibile” (prognoze, stocuri, energie), zona de experiență personalizată este exact opusul: clientul o vede, o simte și o judecă instant.

Chatboți în limba română care chiar ajută

În 2025 nu mai e acceptabil un chatbot care răspunde robotizat, în engleză, la întrebări simple. Un retailer matur are nevoie de:

• chatboți în limba română, antrenați pe date reale din retail
• integrare cu stocurile pe magazin („găsesc produsul X în magazinul Y?”)
• suport pentru întrebări despre alergeni, compoziție, etichete
• rutare inteligentă la operator uman când AI nu e sigur

Pentru client, câștigul este clar: răspuns rapid, 24/7, fără să caute prin zeci de pagini. Pentru retailer, înseamnă costuri mai mici de suport și date noi despre ce interesează cu adevărat clienții.

Recomandări personalizate care chiar au sens

Majoritatea programelor de loialitate din România încă trimit oferte „în masă”. AI permite să treci în altă ligă:

• recomandări pe baza coșului istoric, nu doar a unei singure tranzacții
• diferențiere între clienți orientați la preț vs. orientați la calitate
• sugestii de produse locale sau sustenabile pentru clienții care au arătat interes

Un exemplu simplu de scenariu AI bine gândit:

• clientul cumpără frecvent legume proaspete, humus și lapte vegetal
• sistemul detectează un interes pentru dietă mai sănătoasă
• aplicația îi propune promoții la produse fără zahăr, BIO, rețete ușoare

Nu este magie, este date + algoritmi + bun simț de business.

6. Ce urmează până în 2030 pentru retailul românesc

Hößl spune că, în următorii ani, nu va mai conta doar ce vinzi sau cât, ci cum o faci și ce impact creezi. Aș traduce asta așa:

Până în 2030, diferența între retailerii câștigători și cei care abia supraviețuiesc va fi dată de modul în care folosesc datele și AI ca să creeze încredere.

Pentru lanțuri mari, mesajul este clar: extindeți ce face deja Kaufland pe zona de sustenabilitate și digitalizare, dar puneți AI în centrul deciziilor.

Pentru retaileri medii și mici, nu e cazul de descurajare. Există soluții SaaS de:

• prognoză de stocuri
• recomandări de produse
• chatboți în română

care pot fi adoptate treptat, fără investiții gigantice, dacă există o strategie clară.

Pași concreți pentru orice retailer român care vrea să meargă spre AI

1. Curăță-ți datele: POS, stocuri, fidelizare – dacă nu sunt coerente, niciun algoritm nu va funcționa bine.
2. Începe mic: un pilot de recomandări personalizate sau un modul de forecast pentru 1-2 categorii.
3. Testează și măsoară: nu implanta AI „ca să fie”, urmărește impactul în vânzări, marjă, rupturi de stoc, NPS.
4. Comunică transparent cu clienții: explică de ce primești anumite oferte și cum sunt protejate datele lor.
5. Formează-ți oamenii: fără competențe interne (date, digital, merchandising), AI rămâne un „plug-in” scump.

Retailul românesc a făcut deja saltul la standardele unei piețe mature. Următorul salt este spre retail inteligent, în care experiența clientului este modelată în timp real de date, AI și o strategie sănătoasă de responsabilitate.

Seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată” merge mai departe exact în această direcție: cum transformăm conceptele discutate de lideri precum Marco Hößl în proiecte concrete care aduc atât vânzări, cât și încredere pe termen lung.