Retailul și logistica au crescut spectaculos în 15 ani. Următorul salt pentru piața din România este clar: metri pătrați inteligenți, alimentați de AI și date.
Retailul românesc a crescut x5 în depozite. Urmează x5 în inteligență
În 2010, România avea aproximativ 1,6 milioane mp de spații logistice moderne. În 2025, trece de 7,7 milioane mp. În paralel, stocul modern de retail a urcat de la 2,1 milioane mp la aproape 4,8 milioane mp.
Asta nu e doar o poveste despre metri pătrați. E povestea unei infrastructuri care s‑a maturizat exact la timp pentru următoarea etapă: AI în retailul românesc, de la experiențe personalizate în magazin până la prețuri dinamice și stocuri optimizate în timp real.
Pornind de la perspectiva Danei Radoveneanu, Head of Retail Agency la Cushman & Wakefield Echinox, articolul de față pune cap la cap două tendințe clare:
- creșterea accelerată a retailului și logisticii în ultimii 15 ani
- presiunea actuală pentru personalizare, eficiență și AI în retail
Și arată cum se leagă, foarte practic, una de cealaltă.
1. Cum a pregătit infrastructura de retail terenul pentru AI
Realitatea e simplă: fără infrastructură fizică solidă, AI în retail rămâne doar un slide frumos într‑un PowerPoint.
În ultimii 15 ani, România a bifat câteva etape cheie:
- Spații logistice x5 – de la 1,6 la 7,7 milioane mp
- Spații moderne de retail x2+ – de la 2,1 la ~4,8 milioane mp
- Apariția de huburi logistice regionale: București, Timișoara, Ploiești, Arad, Oradea, Brașov
- Extinderea agresivă a unor lanțuri precum Pepco, LPP, CCC, Primark
Ce înseamnă asta pentru AI?
- Rețea fizică suficient de densă pentru a roti stocuri rapid, pe baza algoritmilor de cerere.
- Depozite moderne, deja automatizate parțial, unde AI pentru optimizare de rute, picking și cross‑docking poate fi implementat real, nu teoretic.
- Parcuri de retail în orașe secundare și terțiare, unde datele de trafic, vânzări și comportament pot alimenta sisteme de personalizare locală (sortimente, prețuri, promoții).
Pe scurt: investițiile masive în metri pătrați au creat infrastructura „hard”. Urmează investițiile în „soft”: date, AI, automatizare.
2. Criteriile de spațiu nu s‑au schimbat. S‑a schimbat contextul
Dana Radoveneanu punctează clar: criteriile de selecție a spațiilor comerciale sunt, în esență, aceleași ca acum 15 ani. Contau și atunci:
- traficul pietonal și auto
- vizibilitatea
- mixul de chiriași
- puterea de cumpărare din zonă
Diferența e alta: contextul este mult mai competitiv, iar acum nu mai ajunge „feelingul”. Ai nevoie de date și algoritmi.
Cum schimbă AI selecția și optimizarea spațiilor
Un retailer român sau internațional care intră pe piață în 2025 poate folosi AI în cel puțin patru moduri:
-
Analiza potențialului unei locații
Algoritmi care combină:- date de mobilitate (GPS, trafic)
- date socio‑demografice
- istoric vânzări în zone similare pentru a estima vânzările potențiale încă din faza de negociere a spațiului.
-
Planograma și mixul de produse pe locație
Două magazine de 800 mp, la aceeași rețea, nu trebuie să arate la fel. AI poate sugera:- ce categorii să fie extinse sau reduse
- ce sortimente locale să fie introduse
- cum să se schimbe layout‑ul în funcție de fluxurile reale de clienți.
-
Prețuri dinamice pe micro‑piețe
Nu mai vorbim doar de „campanie națională”. Cu sisteme de prețuri dinamice, retailerul poate:- ajusta prețuri la nivel de oraș sau chiar de magazin
- ține cont de stocuri, concurență locală, sezonalitate
- testa rapid strategii (ex: „low price entry” în noi cartiere sau orașe).
-
Chirii și negocieri mai inteligente
Proprietarii de spații și consultanții în real estate pot folosi modele predictive pentru ocupare, chirii și randament pe termen lung. Retailerul vine astfel la masă cu cifre, nu doar cu promisiuni.
Most companies încă decid locațiile pe Excel și „simț”. Asta e o oportunitate uriașă pentru cei care vor să sară direct la un model AI‑driven.
3. Experiența în magazin + personalizarea online = același AI în spate
Dana Radoveneanu subliniază două direcții clare:
„Clienții vor căuta experiențe în magazine, iar în online brandurile se vor duce către clienți cât mai targetat, prin algoritmi AI. Zona de online va deveni din ce în ce mai personalizată.”
Asta nu trebuie văzut ca online vs. offline, ci ca un singur ecosistem de date și AI.
AI în experiența din magazin
În spațiile moderne de retail din România, câteva scenarii devin viabile imediat:
- Reco de produse în magazin, pe baza istoricului online: clientul se loghează în aplicația retailerului, iar AI propune oferte personalizate, valabile doar în magazinul unde se află.
- Digital signage inteligent: ecrane care afișează promoții în funcție de:
- ora din zi
- aglomerație
- profilul general al clienților din acel interval.
- Planograme dinamice: heatmap‑uri din camere video și senzori, analizate de AI, arată zonele moarte sau supra‑aglomerate din magazin. Layout‑ul și poziționarea produselor se ajustează în consecință.
AI în personalizarea online
Pe partea de eCommerce și aplicații mobile, AI deja schimbă regulile:
- recomandări de produse bazate pe:
- istoric achiziții
- comportament de navigare
- sezonalitate și regiune
- promoții personalizate la nivel de utilizator, nu de segment
- chatboți în limba română care înțeleg contextul („vreau ceva pentru masa de Crăciun pentru 8 persoane”, nu doar „cozonac”) și transformă conversația direct în coș.
Cheia este integrarea: același client, aceleași date, indiferent dacă e în mall, într-un parc de retail dintr-un oraș mic sau pe site, la ora 23:30.
4. Logistica modernă – terenul perfect pentru AI în stocuri și prețuri
Creșterea de la 1,6 la 7,7 milioane mp de spații logistice nu înseamnă doar mai multe hale. Înseamnă rețele mai complexe, cu:
- huburi regionale
- cross‑dockuri pentru eCommerce
- spații de tip „last mile” aproape de orașe
Acest nivel de complexitate e imposibil de gestionat optim doar cu Excel și intuiție.
Unde aduce AI cel mai mare impact în logistică
-
Forecast de cerere la nivel de SKU și locație
Modele predictive care țin cont de:- istoric vânzări
- promoții planificate
- sărbători legale și sezonalitate locală
- meteo (da, vânzările de bere și grătar chiar se schimbă cu vremea)
-
Optimizarea stocurilor și a reaprovizionării
AI poate calcula automat:- stocul optim pe magazin
- nivelul de safety stock
- frecvența de reaprovizionare rezultatul fiind mai puțin capital blocat și rafturi mai pline.
-
Rute și costuri de transport
Algoritmi de optimizare a rutelor reduc kilometrii parcurși, timpii morți și costurile cu carburantul. Într-o rețea națională, diferențele de 3–5% în costuri logistice se transformă rapid în sute de mii de euro pe an. -
Prețuri dinamice legate de stoc
Stocuri mari într‑un anumit depozit? Prețurile pot fi ajustate local pentru a accelera rotația. Lipsă de stoc la nivel de lanț? AI poate ridica prețurile promoționale mai devreme, pentru a proteja marja și a evita „out of stock” în perioade cheie.
Logistica nu mai este doar un cost. Devine o pârghie de diferențiere competitivă, iar AI este instrumentul care o face vizibilă în P&L.
5. Retailul de mâine: lux, orașe mici și influenceri – toate alimentate de AI
Interviul mai atinge trei direcții care contează mult pentru următorii ani în România:
- zona de lux, în special în București (Victoriei și împrejurimi)
- parcurile de retail în orașe secundare și terțiare
- influencerii și Social Media ca motor de decizie de cumpărare
Toate trei au un numitor comun: au nevoie de date bune și inteligență în timp real.
Zona de lux – puține tranzacții, valoare mare
Pentru brandurile de lux, fiecare decizie de deschidere de magazin contează enorm. AI poate ajuta la:
- profilarea foarte precisă a clienților
- identificarea clienților „global shoppers” (cei care cumpără și în afara României)
- personalizarea comunicării 1‑la‑1, atât online, cât și în boutique.
Parcurile de retail din orașe mici – volume stabile, date subtile
În orașele secundare și terțiare, parcurile de retail devin „mall‑ul local”. Aici, AI poate:
- ajusta sortimentele în funcție de sezonalitatea și obiceiurile locale
- calibra promoțiile la nivel de comunitate
- optimiza combinația dintre online și offline (click & collect, retururi în magazin etc.).
Influenceri + AI = Social Media care vinde, nu doar „face awareness”
Brandurile se vor baza tot mai mult pe influenceri. Dar succesul nu înseamnă doar număr de urmăritori, ci:
- potrivire cu publicul țintă
- impact real în vânzări
- continuitate în timp.
AI poate măsura:
- rata de conversie pe coduri de reducere
- creșterea traficului în online și offline după campanii
- segmentele care reacționează cel mai bine la fiecare influencer.
Așa dispar deciziile pe „feeling” și rămân colaborările care aduc vânzări reale.
6. De la metri pătrați la „metri pătrați inteligenți” – ce au de făcut retailerii acum
Retailul și logistica din România au ajuns într-un punct interesant: infrastructura fizică există, iar potențialul de creștere încă e mare față de alte țări din Europa Centrală și de Est.
Următorul pas nu mai este „unde mai deschidem un magazin”, ci cum facem fiecare magazin mai inteligent.
Câteva direcții concrete pentru retailerii care vor să fie relevanți în următorii 5 ani:
-
Unificarea datelor
Un singur „adevăr” despre client, stoc, preț, indiferent de canal. Fără asta, AI e orb. -
Pilot de AI, nu proiect mamut
Începe cu ceva concret:- recomandări personalizate în aplicație
- forecast de cerere pe o categorie cheie
- optimizare de prețuri pe câteva orașe pilot.
-
Integrarea experienței online cu magazinul fizic
Clientul se uită online, vine în magazin, primește oferte personalizate și pleacă cu un coș mai mare. Totul susținut de aceiași algoritmi AI. -
Parteneriat strâns cu proprietarii și consultanții de real estate
Locațiile noi, reconfigurarea spațiilor, renegocierea chiriilor – toate pot fi susținute de date și modele predictive, nu doar de „simț”.
Retailul românesc a făcut deja pasul mare în metri pătrați. Urmează pasul în inteligență pe metru pătrat. Iar AI nu mai e „nice to have”, ci diferența dintre jucătorii care cresc și cei care doar supraviețuiesc.
Dacă lucrezi în retail sau logistică în România, acum e momentul să te întrebi foarte direct: magazinele și depozitele tale sunt doar mari sau sunt și inteligente?
Seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată” continuă cu exemple concrete de implementări – de la chatboți în limba română până la prețuri dinamice și optimizarea stocurilor pentru magazine fizice și platforme online.