Retailul românesc are deja datele și infrastructura pentru AI. Următorul pas este să le transformi în experiențe personalizate, prețuri inteligente și stocuri optimizate.
Cum schimbă AI retailul alimentar românesc în 15 ani de transformări
Majoritatea retailerilor încă privesc AI ca pe un „proiect de viitor”, în timp ce clienții lor iau deja decizii pe baza unor experiențe digitale personalizate, oferte în timp real și recomandări inteligente. Diferența dintre cei care acționează acum și cei care amână se va vedea în bonul mediu, în loialitate și, foarte concret, în profit.
Interviul cu Tiberiu Dănețiu, Director Corporate Affairs & Retail Media Auchan România, este un manual foarte bun despre cum a evoluat retailul alimentar în ultimii 15 ani: big data, programe de fidelitate, retail media, proximitate, discount. Dacă îl citești prin filtrul „AI în retail-ul românesc: experiență personalizată”, mesajul e clar: infrastructura există deja, următorul pas natural este să o alimentezi cu inteligență artificială.
În articolul de mai jos extrag lecțiile principale din experiența Auchan și le traduc în acțiuni concrete pentru retaileri români: cum poți folosi AI pentru personalizare, optimizarea prețurilor și a stocurilor, plus ce înseamnă, în practică, să construiești un ecosistem de date care chiar produce rezultate.
1. De la hipermarket la ecosistem de date: fundația pentru AI
Realitatea este simplă: AI nu funcționează fără date bune. Iar retailul românesc a făcut, între 2010 și 2025, exact drumul de la comerț tradițional la ecosisteme bogate în date.
Tiberiu Dănețiu punctează câteva transformări-cheie:
- creșterea puterii de cumpărare și a exigenței clienților
- extinderea rețelelor de magazine, în special în proximitate și ultraproximitate
- intrarea masivă în e-commerce și omnichannel
- apariția programelor de fidelitate și a big data comerciale
Toate acestea au un efect direct: fiecare bon fiscal, fiecare scanare de card de fidelitate, fiecare vizită online generează date. Iar când pui peste aceste date un strat de AI, începi să obții:
- recomandări personalizate de produse
- promoții relevante la nivel de client, nu doar de categorie
- previziuni de vânzări mult mai precise pe magazin, oră și SKU
Ce poți face acum, chiar dacă nu ești un „gigant”
Chiar și un lanț mediu de supermarketuri sau un marketplace local poate să pornească simplu:
- curăță datele: unicizează clienții, validează coduri de produse, aliniază denumirile
- centralizează sursele: POS, online, aplicație de loialitate, campanii digitale
- definește 3-4 întrebări de business la care vrei să-ți răspundă AI (de exemplu: „ce produse să recomand în newsletter fiecărui client?”)
Fără acest „schelet” de date, orice proiect de inteligență artificială rămâne doar un PowerPoint frumos.
2. Proximitate, preț și hiper-discount: unde intră AI în joc
Ultimii ani au fost marcați de explozia proximității și ultraproximității și de presiunea uriașă pe preț. Modelul ATAC Hiper Discount descris de Tiberiu Dănețiu răspunde exact acestei realități: costuri operaționale foarte scăzute, prețuri mici zi de zi (EDLP) și volume mari.
Aici, AI poate deveni diferențiatorul invizibil.
AI pentru prețuri dinamice „cu cap”
Mulți se tem de prețuri dinamice, gândindu-se la fluctuații agresive. De fapt, în retail alimentar românesc, AI pentru pricing ar trebui să fie înainte de toate responsabil și previzibil.
Exemple concrete:
- ajustarea automată a prețurilor pentru produse cu termen scurt de valabilitate, în funcție de stoc și trafic în magazin
- identificarea produselor unde clienții sunt foarte sensibili la preț (price-sensitive items) și unde este esențial să rămâi „în piață”
- protejarea percepției de „discount responsabil” prin reguli clare: cât de des se poate modifica un preț, cu ce amplitudine, la ce segmente
Optimizarea stocurilor, nu doar a prețului
Un model de tip ATAC trăiește din rotația rapidă a stocurilor. Aici, AI poate prezice cu o acuratețe mult mai mare:
- ce volum vei vinde pe magazin, pe interval orar, în funcție de vreme, salarii, zile de pensie, evenimente locale
- ce produse au risc mare de out-of-stock și trebuie aprovizionate prioritar
- unde ai stoc „mort” care trebuie lichidat cu promoții inteligente
Câțiva retaileri din România fac deja, timid, astfel de analize manuale în Excel. AI duce același exercițiu de la câteva produse la zeci de mii, în timp real.
3. Programe de fidelitate + AI = personalizare reală, nu doar puncte
Un punct important din interviu: în ultimii 5–7 ani, retailul modern a trecut la un alt nivel al relației cu clienții, prin programe de fidelitate și big data. Aici este, sincer, cea mai mare oportunitate pentru experiență personalizată în retailul românesc.
„Prețul rămâne un fir roșu, dar modul în care comunici acest preț și ofertele contează la fel de mult.”
Cu AI, un program de loialitate nu mai este doar un card cu reduceri, ci devine un motor de marketing personalizat.
Trei utilizări imediate ale AI în loialitate
-
Recomandări personalizate de produse
Pe baza istoricului de cumpărare, AI poate propune:- alternative cu marjă mai bună pentru retailer
- produse complementare (cross-sell) relevante, nu generice
- pachete logice: „mic dejun pentru 3 zile”, „meniul de Crăciun pentru 6 persoane”
-
Vouchere și promoții pe măsura clientului
Nu toți clienții reacționează la aceeași reducere. AI poate optimiza:- cui îi trimiți voucher de 5% vs 10%
- când îl trimiți (salariu, weekend, dimineață vs seară)
- ce canale folosești: SMS, push în aplicație, e-mail
-
Previziunea riscului de churn
Modelele de AI pot identifica clienții care sunt pe punctul să „dispară” și:- declanșează automat campanii de reactivare
- prioritizează clienții cu valoare mare pe termen lung
În serii precum „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”, acesta este nucleul: să folosești datele de loialitate ca să comunici unu-la-unu cu fiecare client, în loc să arunci aceleași promoții tuturor.
4. Retail media + AI: de la afiș la conversație personalizată
Auchan a construit în România un ecosistem complet de retail media: instore, online, on-site și off-site, cu peste 200 de companii partenere și mii de campanii. De ce e relevant pentru discuția despre AI?
Pentru că retail media este, practic, un canal perfect pentru personalizare la scară mare, dacă pui AI peste datele de cumpărare.
Ce schimbă AI în retail media
- Targetare mult mai fină: nu doar „femei 25–45, urban”, ci clienți care cumpără frecvent bio, au bon mediu peste 150 lei și vizitează magazinul joia
- Creativitate dinamică: mesajele și vizualurile afișate pe un ecran instore sau într-o aplicație se pot adapta în timp real în funcție de:
- stocul disponibil
- zona magazinului unde se află clientul
- vreme, oră, context local
- Măsurare clară a conversiei: AI poate atribui mult mai corect vânzările unei campanii de retail media, inclusiv în scenarii omnichannel (văzut instore, cumpărat online peste 2 zile)
Dacă ești brand sau furnizor, asta înseamnă bani investiți mai inteligent. Dacă ești retailer, înseamnă o nouă verticală de venit, susținută de date și AI, nu doar de „feeling” de marketing.
5. De la „local și responsabil” la trasabilitate inteligentă
Programul de filiere locale al Auchan, cu peste 100 de parteneriate active, arată un alt trend clar: clienții români vor produse locale, sănătoase, cu trasabilitate clară. „De la sămânță până la raft” nu mai este doar un slogan, ci o așteptare.
Aici, AI poate avea un rol mai subtil, dar foarte puternic:
- analiza datelor de calitate, retururi, feedback și vânzări pentru fiecare filieră
- anticiparea problemelor de aprovizionare pe segmentul local (secetă, sezonalitate, logistică)
- optimizarea mixului de produse locale vs import în funcție de cerere și marjă
La nivel de comunicare, un motor de recomandare inteligent poate să facă ceva foarte valoros: să propună proactiv produse locale clienților care sunt deja sensibili la sustenabilitate și origine, nu tuturor.
Responsabilitatea și AI nu sunt în opoziție; folosite corect, modelele de inteligență artificială pot crește vânzarea de produse locale exact acolo unde există potrivire autentică între client și produs.
6. Chatboți în limba română și asistenți digitali pentru retaileri
Dacă datele și retail media sunt în „spatele scenei”, chatboții în limba română sunt AI-ul pe care clientul îl vede direct.
În contextul omnicanal descris de Auchan (hipermarketuri, proximitate, online, magazine inteligente), un asistent virtual poate:
- răspunde instant la întrebări despre stoc, preț, programul magazinelor
- ghida clientul în aplicație: să găsească oferte personalizate, lista de cumpărături, istoricul bonurilor
- prelua o parte din interacțiunile de suport clienți, lăsând operatorilor umani cazurile complexe
Cheia, pentru piața locală, este calitatea limbii române: ton natural, înțelegerea nuanțelor, termeni specifici (de la „pâine intermediară” la „coaste marinate”). Modelele moderne de limbaj pot fi antrenate și ajustate exact pentru asta.
Pentru un retailer român, un astfel de chatbot poate deveni centrul unei experiențe personalizate:
- știe istoricul cumpărăturilor
- propune oferte potrivite
- ajustează în timp recomandările pe baza feedback-ului clientului
Nu mai vorbim doar de „asistență”, ci de un consilier digital de cumpărături.
7. De unde începi, dacă vrei AI real în retail, nu doar pe slide-uri
După 15 ani de evoluție, retailul alimentar românesc este pregătit pentru AI. Nu tehnologia lipsește, ci ordinea pașilor.
Un plan pragmatic pentru un retailer român, indiferent de mărime:
-
Clarifică obiectivele
Ce vrei să obții în 12–18 luni?- creșterea bonului mediu?
- reducerea out-of-stock?
- mai multă relevanță în comunicare?
-
Pune la punct datele
- unifică sursele (POS, online, loialitate)
- stabilește un ID unic de client
- asigură-te că ai consimțământ pentru utilizarea datelor în scop de personalizare
-
Alege 1–2 cazuri de utilizare pilot
Recomandări de produse în aplicație, un model simplu de predicție a stocurilor, un chatbot minim viabil în română. -
Iterează, nu aștepta perfecțiunea
Modelele de AI învață din date și feedback. Prima versiune nu va fi perfectă și e normal. -
Conectează AI la business, nu la IT
Echipele comerciale, marketing, pricing și supply chain trebuie să fie co-proprietari ai proiectelor de AI. Dacă rămâne doar „un proiect de tehnologie”, nu va produce efecte vizibile în P&L.
Seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată” exact asta urmărește: să arate că nu mai e vorba de „dacă”, ci de „cum” și „cât de repede” adopți aceste soluții.
Concluzie: AI este următorul pas natural al retailului românesc
În 15 ani, retailul alimentar a trecut, cum spune Tiberiu Dănețiu, de la expansiune și format la ecosisteme de date, proximitate și responsabilitate. AI nu este un început de drum, ci continuarea firească a acestui parcurs.
- programele de fidelitate devin motoare de personalizare
- retail media se transformă în comunicare unu-la-unu, susținută de AI
- proximitatea și hiper-discountul sunt optimizate prin prețuri și stocuri inteligente
- produsele locale câștigă prin trasabilitate și recomandări mai bune
Retailerii care vor câștiga următorii 10 ani în România sunt cei care vor privi AI nu ca pe o modă, ci ca pe motorul invizibil al unui retail mai eficient, mai relevant și mai corect față de clienți.
Dacă ești în retail și încă te întrebi „de unde să încep cu AI?”, răspunsul e deja în datele tale. Următorul pas este să le pui la treabă.