AI în retailul românesc: lecțiile ultimilor 15 ani

Retailul alimentar din România a deschis doar în luna noiembrie 2025 peste 35 de magazine noi. În paralel, lideri din Profi, Nespresso, Auchan, GAMA & GAMA sau Kooperativa 2.0 vorbesc despre timp, personalizare, proximitate și date ca variabile decisive pentru următorii ani.

Realitatea? Exact aici se joacă partida AI în retailul românesc. Nu mai e vorba doar de „automatizare”, ci de cum folosești inteligența artificială ca să înțelegi micro‑piețe, să personalizezi experiența pentru fiecare client și să îți ții costurile sub control într-o economie sensibilă la preț.

În seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”, articolul de azi ia sinteza săptămânii 8–12 decembrie 2025 din retail și FMCG și o traduce în strategii concrete de AI: de la magazine de proximitate la programe de loialitate, de la rafturi cu produse locale la expansiune națională.

1. 15 ani de retail modern: de ce AI devine următorul „must have”

Esentialul după 15 ani de retail modern este clar: consumatorul român e mai matur, mai informat și mult mai puțin tolerant la experiențe generice.

Seria de interviuri „15 repere în 15 ani” scoate la suprafață câteva tendințe care strigă după AI:

• Timpul contează mai mult ca oricând – clienții vor cumpărături rapide, fără fricțiuni.
• Personalizarea nu mai e bonus, e așteptare de bază – de la cafeaua perfectă la hrana potrivită pentru animalul de companie.
• Prețul rămâne variabila critică – dar nu oricum, ci corelat cu valoarea percepută.
• Diferențele regionale și micro-locale pot decide succesul sau eșecul unui format de proximitate.

Asta înseamnă că, pentru un retailer român, AI nu e doar „tehnologie cool”, ci instrumentul care conectează toate aceste puncte:

• transformă istoricul de cumpărare în recomandări personalizate;
• transformă bonurile fiscale și cardurile de fidelitate în segmentare pe micro‑piețe;
• transformă variațiile de preț și cost în motoare de preț dinamic;
• transformă date disparate în decizii coerente de sortiment și stoc.

2. Comportament de consum, proximitate și micro‑piețe: unde ajută AI concret

„Diferențele regionale și micro-locale sunt decisive” – insight-ul lui Călin Costinaș (Profi) e probabil cea mai bună descriere a motivului pentru care AI merită buget serios în 2026.

Cum arată, practic, AI pentru proximitate

Un lanț cu sute de magazine de proximitate nu-și mai permite să decidă sortimentul „din birou”. AI poate lucra la nivel de magazin și chiar de cartier:

• Modele de cerere locale – algoritmii analizează vânzările, sezonalitatea, zilele de salariu, vremea, evenimente locale și construiesc prognoze de cerere pe fiecare SKU, pe fiecare magazin.
• Sortiment dinamic pe micro‑piață – același retailer poate avea mix diferit de produse tradiționale, eco, ready‑to‑eat sau premium în funcție de profilul zonei, nu doar de județ.
• Planograme optimizate AI – datele de vânzare și heatmap-urile din magazin (camera + anonimizare) arată ce rafturi convertesc, ce poziții sunt „moarte” și unde trebuie repoziționate brandurile locale.

Exemplele din sinteza săptămânii sunt perfecte pentru acest tip de abordare:

• „Raftul cu Bunătăți Locale” din magazinele Profi din Satu Mare, Livada și Negrești-Oaș poate fi optimizat cu AI pentru a alege automat ce producători intră, în ce cantități și la ce preț, în funcție de elasticitatea cererii și de fidelitatea clienților.
• Extinderile agresive de tip PENNY, Lidl, DIANA în orașe mici și medii au nevoie de modele de tip: „ce format funcționează în Turț vs. Târgu Jiu?”, nu doar „încă un magazin de discounter”.

Fără AI, aceste decizii înseamnă foarte mult instinct, Excel și decizii lente. Cu AI, retailerul poate recalibra sortimentul lunar (sau chiar săptămânal) pe fiecare unitate.

3. Programe de loialitate, retail media și personalizare: de la „card” la ecosistem AI

Carrefour, Auchan, Kaufland și alți mari jucători români au investit deja în aplicații, carduri de fidelitate, programe de recompense. Următorul nivel este clar: orice program de loialitate serios trebuie să fie AI‑driven.

De ce „Story Year in Review” e mai mult decât un gimmick

Funcționalitatea „Story Year in Review 2025” din aplicația Carrefour face ceva esențial: transformă istoricul tău de cumpărare într-o poveste interactivă. Dincolo de partea de marketing, pentru retailer asta înseamnă:

• un volum uriaș de date tranzacționale structurate pe coș, frecvență, branduri preferate;
• oportunitatea de a construi modele de recomandare (gen „clienții ca tine au cumpărat și…”);
• bază solidă pentru campanii personalizate pe canale multiple (push în app, e‑mail, oferte la casă).

AI poate duce programul într-o zonă matură:

• segmente comportamentale dinamice – clienții nu mai sunt „gold/silver/bronze”, ci „price sensitive, eco-curious, coffee lover, pet parent” etc.;
• promoții personalizate – nu același cupon pentru toată lumea, ci oferte calibrate la marjă, stoc și probabilitatea de conversie;
• predictibilitate – cine e pe cale să devină inactiv, cine e pregătit să migreze la un coș mai mare, cine reacționează la pachete combo.

Retail media și big data: Auchan pune degetul pe rană

Tiberiu Dănețiu vorbește despre ascensiunea retail media într-un ecosistem bazat pe big data. Aici AI e deja „creierul din spate” dacă vrei ca retail media să fie profitabil, nu doar un buzzword:

• targetare inteligentă – brandurile FMCG pot cumpăra audiențe precise (ex: „familii cu copii mici, focus pe produse bio, frecvență 2+ vizite/lună”);
• optimizare în timp real a campaniilor în magazin (ecrane, promo la raft) și în digital (app, site, newsletter), pe baza conversiilor reale din POS;
• pricing pentru spații media calculat AI, în funcție de trafic, conversie, sezon, categorie.

Pentru un retail românesc presat de discount și marje mici, retail media AI‑driven înseamnă o sursă nouă de venit și o relație complet diferită cu producătorii.

4. Preț, promoții și stocuri: unde se simte imediat ROI-ul AI

Când lideri ca Auchan sau Profi spun că „prețul e variabila decisivă”, mesajul e clar: cine controlează jocul prețului și al promoțiilor cu ajutorul AI va avea un avantaj competitiv serios.

Prețuri dinamice pe o piață obsedată de promoții

În România, procentul de vânzări „pe promoție” e printre cele mai ridicate din Europa. Asta înseamnă două lucruri:

1. clienții s-au obișnuit cu „ofertă permanentă”;
2. erorile de pricing costă enorm.

AI poate susține:

• simulări de preț – ce se întâmplă cu volumul dacă scad prețul la ulei cu 5% vs. 10%?;
• optimizarea mixului promoțional – nu toate produsele merită băgate în flyer; unele atrag trafic, altele cresc marja din coș;
• competitive pricing – module AI care scanează prețurile concurenței și ajustează automat poziționarea în funcție de strategie (lider de preț, „smart value”, premium).

Optimizări de stoc și disponibilitate la raft

Cu 35 de magazine noi într-o singură lună (Profi, PENNY, Auchan, Lidl, Kaufland, Carrefour, Supeco, DIANA, plus Mega Image), presiunea pe lanțul logistic e uriașă.

AI ajută prin:

• forecasting granular – prognoză pe produs/magazin/zi, nu doar pe categorie și județ;
• reaprovizionare automată – comenzi generate automat către depozit, cu excepții doar pentru situații speciale;
• detecție de „găuri de raft” – folosind imagini din magazin sau date de vânzare, AI semnalează out‑of‑stock înainte ca problema să explodeze.

Pentru un jucător ca Cargus, care extinde rețeaua de puncte de ridicare în parteneriat cu Carrefour, AI poate optimiza și zona de livrări out‑of‑home: rute, ore de livrare, aglomerare a punctelor, timp mediu de ridicare.

5. AI și experiența în food service: de la City Grill la Popeyes

Sectorul de food service din sinteza săptămânii e un laborator perfect pentru AI aplicat la experiență de brand:

• City Grill Group investește 3 milioane de euro în modernizare și digitalizare;
• Taco Bell, McDonald’s (prin Premier Capital), Popeyes, PAUL își extind rețelele și diversifică oferta.

Aici, AI poate susține trei zone cheie:

a) Personalizarea meniului și a ofertei

• recomandări în aplicații și kiosk‑uri self‑service pe baza istoricului clientului;
• meniuri dinamice în funcție de momentul zilei, stoc, vreme (mai mult delivery de comfort food într-o seară rece de decembrie, de exemplu);
• cross‑sell și upsell inteligente („adaugă desertul X, preferat de clienții care au comandat meniul tău”).

b) Optimizarea operațiunilor în bucătărie

• prognoză de aflux de clienți pe intervale orare, evenimente locale, vreme;
• planificare optimă a personalului și a producției pentru a reduce risipa și timpii de așteptare;
• monitorizarea calității produsului în timp real (temperatură, timpi de preparare).

c) Vocea brandului, în limba română

Pentru un lanț ca City Grill sau un brand global ca Popeyes, chatboții în limba română pot prelua mare parte din interacțiunile repetitive:

• rezervări;
• întrebări despre meniuri, alergeni, oferte;
• feedback post‑vizită.

Un chatbot bine antrenat pe date proprii (meniuri, recenzii, istoricul întrebărilor) poate răspunde natural, nu „robotic”, și poate chiar propune oferte personalizate.

6. Evenimente B2B și AI: cum te pregătești pentru 2026

Lansarea EXPO RETAIL 2026 – Digital, Green & Tech și EXPO PET 2026 – Food & Accessories arată ceva simplu: discuția despre tehnologie și date nu mai poate fi amânată.

Dacă ești retailer, producător sau furnizor de servicii, ai practic următorul roadmap pentru AI în 2026:

1. Clarifică-ți obiectivele

   • Vrei mai multă vânzare pe același trafic?
   • Vrei stocuri mai „subțiri”, dar fără out‑of‑stock?
   • Vrei experiență personalizată pe app, site și magazin fizic?

2. Strânge și curăță datele
   Bonuri, CRM, aplicații de loialitate, trafic în magazin, date de la parteneri (Cargus, bancă, retail media) – toate trebuie puse în ordine. Fără date curate, AI doar amplifică haosul.

3. Începe mic, dar măsurabil

   • un pilot de recomandări personalizate într-o aplicație de loialitate;
   • un model de forecasting pe o categorie critică (de exemplu, produse proaspete);
   • un chatbot în limba română pe site sau în app pentru suport clienți.

4. Gândește ecosistem, nu proiect punctual
   Interviurile din serie arată clar: viitorul în retail e despre platforme, comunități, parteneriate. AI trebuie integrat cu:

   • eCommerce;
   • aplicații mobile;
   • retail media;
   • evenimente B2B și platforme de tip B2B Meetings.

Cei care privesc AI ca pe un „proiect IT” vor consuma bugete fără impact real. Cei care îl tratează ca pe un strat de inteligență peste tot businessul vor avea avantajul competitiv.

7. De unde începi dacă ești retailer român în 2025–2026

Dacă ar fi să condensez toată sinteza săptămânii și discuțiile cu liderii din industrie într-o listă scurtă pentru AI în retailul românesc, ea ar arăta așa:

• Analizează-ți micro‑piețele – nu trata toate magazinele la fel. AI poate arăta în ce orașe sau cartiere merită format discounter, proximitate, hipermarket sau shop‑in‑shop.
• Activează personalizarea în programele de loialitate – de la storytelling tip „Year in Review” la oferte și recomandări unice pe client.
• Introduce AI în deciziile de preț și promoții – pornește cu 1–2 categorii sensibile și testează scenarii de preț.
• Oprește deciziile „pe instinct” în stocuri – adoptă forecasting AI pentru produsele perisabile și zone cu cerere volatilă.
• Nu ignora experiența în magazin – folosește AI pentru planograme, trafic, poziționarea produselor locale.
• Investește în chatboți în limba română – pentru relația cu clientul, atât în eCommerce, cât și în food service.

Retailul și FMCG-ul românesc au intrat în faza în care expansiunea fizică (magazine noi, orașe noi) trebuie dublată de expansiune de inteligență. Sinteza săptămânii 8–12 decembrie 2025 arată ritmul. AI e instrumentul prin care îl poți controla, nu doar suporta.

Dacă ești parte dintr-un lanț de retail, un brand FMCG sau un jucător în food service, întrebarea relevantă pentru 2026 nu mai este „folosim AI sau nu?”, ci „în ce zonă de business îl punem prima dată la treabă pentru a personaliza experiența clientului român?”