Retailul alimentar românesc a devenit un ecosistem de date. Următorul pas firesc este AI: personalizare, prețuri dinamice, retail media inteligent și filiere locale optimizate.
Retailul românesc nu mai vinde doar produse, ci decizii bazate pe date
În ultimii 15 ani, retailul alimentar din România s‑a schimbat mai mult decât în toată perioada de după 1990. Avem aproape 500 de magazine doar în rețeaua Auchan, comerț omnicanal, formate noi de discount și proximitate, retail media, programe de fidelitate și filiere locale. În spatele acestor schimbări stă însă ceva mai puțin vizibil: datele.
Iar odată ce ai date, pasul următor logic este inteligența artificială. Exact aici intră în scenă tema seriei „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”. Tot ce descrie Tiberiu Dănețiu în interviul despre transformarea Auchan – de la preț, la retail media și filiere locale – pregătește terenul pentru un retail condus de AI: mai personalizat, mai eficient și mai relevant pentru consumatorul român.
În rândurile de mai jos, folosim insight-urile lui Tiberiu Dănețiu ca punct de pornire și le ducem mai departe: cum arată retailul ca ecosistem de date și cum poate AI să îl transforme în avantaj competitiv concret pentru retailerii români.
1. Consumatorul s-a maturizat. Următorul pas firesc: personalizarea cu AI
Consumatorul român din 2025 nu mai seamănă deloc cu cel din 2010. Are venituri mai mari, este mai informat, mai pretențios și, în același timp, extrem de atent la preț. Dănețiu vorbește despre un „fir roșu” numit preț, prezent în toate deciziile de cumpărare, indiferent că vorbim de „cel mai mic preț”, „preț corect” sau „value for money”.
În paralel, programele de fidelitate au schimbat jocul: din momentul în care ai milioane de tranzacții asociate unor clienți identificați, nu mai vinzi doar „în masă”, ci poți vorbi direct cu fiecare grup de clienți.
Aici intră în scenă AI-ul pentru personalizare:
- modele care identifică tipare de cumpărare (familii cu copii mici, clienți sensibili la promoții, clienți eco/bio etc.);
- recomandări personalizate în aplicație sau pe site, pe baza coșului trecut și a preferințelor implicite;
- vouchere și promoții dinamice, relevante pentru fiecare segment, nu aceleași pentru toată lumea.
De la card de fidelitate la „motor de recomandări”
Programele de fidelitate au fost primul pas. AI le transformă în motoare de recomandări aproape în timp real:
- un client cumpără constant produse pentru bebeluși? Sistemul poate recomanda șervețele umede, produse de îngrijire sau oferte la scutece;
- un client ia regulat produse pentru micul dejun? Poți sugera branduri alternative mai avantajoase sau produse complementare (cafea, fructe, lactate);
- un client cumpără frecvent produse locale sau bio? Segmentarea AI poate împinge conținut și oferte pentru filiere locale, crescând marja și satisfacția.
Realitatea e simplă: nu poți livra experiență personalizată în retail fără AI, pentru că volumul de date depășește cu mult capacitatea unei echipe umane de analiză.
2. De ce formatele de discount și proximitate cer prețuri dinamice și predicții mai bune
Modelul ATAC Hiper Discount, dezvoltat în România și deja exportat în Polonia, e răspunsul direct la o economie sensibilă la preț și la un client care își calculează atent bugetul. Formatul este construit pe:
- EDLP (prețuri mici în fiecare zi);
- costuri operaționale reduse (expunere la palet, decor minim, spații de depozitare optimizate);
- reduceri în cascadă, în funcție de volum.
Aparent, totul ține de execuție operațională. În realitate, pentru a susține un astfel de model pe termen lung, ai nevoie de optimizări și predicții foarte precise. Aici AI poate deveni diferențiatorul între un discount profitabil și unul care doar „arde marjă”.
Unde ajută concret AI într-un format de tip ATAC
-
Prețuri dinamice controlate
Nu vorbim de schimbarea prețului din oră în oră ca în aviație, ci de ajustări:- pe regiuni, în funcție de concurență și putere de cumpărare;
- pe volum și elasticitate (cât poți urca prețul înainte să cazi în volum);
- pe loturi aproape de termenul de expirare, unde AI poate decide momentul optim pentru marcaje agresive ca să reduci pierderile.
-
Forecasting de cerere mult mai precis
Formatele de discount funcționează pe volume mari. O eroare de 5–10% în forecast poate însemna:- stocuri blocate și bani înghețați;
- rafturi goale pe produse-cheie, ceea ce lovește direct în percepția de „magazin ieftin, dar mereu gol”.
Modelele de învățare automată iau în calcul mult mai mulți factori decât un Excel clasic: sezonalitate, promoții, salarii, vreme, evenimente locale, date istorice, reacții la campanii de retail media.
-
Optimizarea sortimentației pe magazin
Nu ai nevoie de aceeași adâncime de gamă într-un ATAC din Oradea ca într-unul din București. AI poate sugera:- ce produse să fie „must have” în fiecare magazin;
- ce articole pot fi scoase fără să pierzi volum;
- ce variante de ambalaj/gramaj se vând mai bine pe fiecare zonă.
Într-o perioadă în care fiecare leu contează, AI devine partenerul financiar nevăzut al formatelor de discount.
3. Retail media + AI: de la afișare de reclamă la motor de conversie
Auchan a construit unul dintre cele mai avansate ecosisteme de retail media din România: peste 200 de companii partenere, peste 5.000 de campanii, bugete în creștere cu 70–100% și aproximativ 70% clienți noi intrați în ecosistemul de comunicare.
În esență, retail media înseamnă să folosești canalele retailerului (instore, site, aplicație, off-site) pentru a comunica cu clienți aflați foarte aproape de momentul cumpărării. Aici AI are un rol masiv, chiar dacă nu e mereu vizibil în prezentări.
Cum schimbă AI eficiența campaniilor de retail media
-
Targetare mult mai granulară:
În loc de „toți clienții de hipermarket”, poți ajunge la:- „clienți care cumpără deja categoria, dar nu brandul tău”;
- „clienți sensibili la promoții, cu coș peste o anumită valoare”;
- „clienți care au cumpărat produsul în ultimele 60 de zile și au șanse mari să recumpere”.
-
Optimizare creativă și de mesaj:
Modelele de AI pot testa și ajusta automat:- poziționarea bannerelor în aplicație sau pe site;
- mesajele promoționale cu rată de clic mai mare;
- combinarea promoțiilor cu recomandări de produse complementare.
- Atribuire mai corectă a vânzărilor:
Unul dintre marile dileme în FMCG este: ce a generat de fapt creșterea? Prețul, expunerea, reclamele, poziționarea la raft?
Modelele de tip marketing mix modeling și attribution modeling pot împărți meritul între campaniile online, offline, promoții și poziționare la raft. Pentru furnizori, asta înseamnă bugete cheltuite mai inteligent, nu mai mult.
Chatboți și asistenți virtuali integrați în retail media
Un pas firesc următor în retailul românesc este chatbotul în limba română, integrat în experiența de cumpărare:
- recomandă produse în funcție de rețete, ocazii sau buget;
- explică promoțiile complexe (reduceri în cascadă, pachete combo etc.);
- colectează feedback instant, care poate fi reintrodus în modelele de personalizare.
Când combini retail media, datele de fidelitate și AI, obții un canal de comunicare care nu doar „vorbește” cu clientul, ci îl ascultă și se adaptează.
4. Filiere locale, trasabilitate și AI în lanțul logistic
Programul de filiere locale al Auchan, cu 100 de parteneriate active, arată clar o tendință puternică: clientul român vrea produse locale, cu trasabilitate, calitate și gust autentic. Sub umbrela „bun, sănătos și local”, rețeaua acoperă legume, fructe, carne, lactate, ouă, pește, băcănie și chiar produse bio.
Din perspectiva AI, filierele sunt un teren ideal pentru optimizarea lanțului logistic și pentru construirea de încredere.
Unde poate interveni AI pe filiere locale
-
Previziuni de recoltă și cerere
- modelele pot estima cererea pe categorie și perioadă;
- corelate cu date meteo și istorice, pot sugera volume și calendar pentru producători;
- astfel reduci riscul de „over-promise, under-deliver” la raft.
-
Optimizarea rutelor și a transportului la temperatură controlată
- AI poate recomanda rute cu timp minim și risc scăzut pentru lanțul de frig;
- poate prioritiza livrările în funcție de perisabilitate și nivelul actual de stoc în magazine.
-
Trasabilitate inteligentă
- coduri de lot legate de baze de date accesibile intern;
- analize de calitate corelate cu furnizor, lot, perioadă;
- alerte automate când apare un pattern de probleme pe un anumit furnizor sau proces.
-
Recomandări personalizate pentru clienți pe produse locale
Dacă un client cumpără constant roșii dintr-o anumită filieră, sistemul poate:- recomanda rețete locale;
- propune produse din aceeași zonă (brânzeturi, ulei, vin);
- oferi beneficii de loialitate pentru susținerea producătorilor români.
Așa transformi un program de filiere într-un ecosistem inteligent, în care toată lumea câștigă: producătorul vinde mai bine, retailerul își optimizează stocurile, iar clientul primește calitate constantă și informație clară.
5. De la ecosistem de date la retail condus de AI: pașii practici pentru retaileri
Interviul cu Tiberiu Dănețiu arată clar: infrastructura de date există deja – programe de fidelitate, retail media, e-commerce, proximitate, filiere locale. Următorul pas logic pentru retaileri români este să pună deasupra acestei infrastructuri un strat coerent de AI.
Ce pot face concret retailerii în următorii 12–24 de luni
-
Curățarea și unificarea datelor
Fără date curate, AI doar amplifică zgomotul. Priorități:- unificarea ID-ului de client între card, aplicație, site, call-center;
- standardizarea denumirilor de produse, promoții, canale;
- definirea clară a KPI-urilor (recurrență, coș mediu, frecvență, conversie).
-
Proiect-pilot de personalizare
Nu trebuie să începi cu tot portofoliul. Alege:- 2–3 categorii mari (de ex. lactate, băuturi, produse de întreținere casă);
- un canal clar (aplicația de fidelitate sau e-commerce);
- un obiectiv măsurabil (ex. +10% rată de conversie pe recomandări).
-
Chatbot în limba română pentru suport și recomandări
Un chatbot bine antrenat poate:- prelua o mare parte din întrebările repetitive;
- ghida clientul prin promoții și card de fidelitate;
- propune produse relevante pe baza unui scurt dialog.
-
Integrarea AI în planificarea promoțiilor și retail media
- testează campanii unde bugetul se redistribuie automat către canalele cu performanță mai bună;
- folosește modele predictive pentru a estima impactul promoțiilor asupra marjei și stocului;
- analizează nu doar „cât am vândut în promoție”, ci și efectul pe termen mediu asupra loialității.
-
Educație internă pentru echipe
Fără oameni care înțeleg ce poate și ce nu poate AI, tehnologia rămâne „o jucărie de laborator”. Merită investiție în:- workshop-uri pentru echipele comerciale, de marketing, supply chain;
- proiecte mici, cu ROI clar, pentru a câștiga încredere în AI.
De ce merită să accelerezi acum tranziția spre retail cu AI
Retailul alimentar românesc a ajuns într-un punct în care diferențele de format, gamă și preț se comprimă. Toți au discount, toți au proximitate, toți au e-commerce. Diferența reală o va face modul în care retailerii folosesc datele și AI pentru a construi experiențe personalizate, eficiente și credibile.
Exemplul Auchan – cu ATAC Hiper Discount, retail media, programe de fidelitate și filiere locale – arată că infrastructura e deja aici. Următoarea etapă este clară: conectarea acestor insule de date prin AI, astfel încât fiecare decizie de sortimentație, preț, promoție sau comunicare să fie susținută de modele inteligente, nu doar de intuiție.
Cei care încep acum, chiar cu proiecte-pilot simple (recomandări personalizate, chatbot în limba română, forecasting de cerere), vor avea în 2–3 ani un avantaj greu de recuperat. Retailul românesc nu mai este doar despre „cine are cel mai mic preț”, ci despre cine înțelege cel mai bine clientul, în timp real, și acționează în consecință.