Retailul și logistica au crescut accelerat în România. Următorul salt vine din AI: personalizare, stocuri inteligente și prețuri dinamice pentru fiecare oraș.
Retailul românesc a crescut de 5 ori în depozite. Urmează saltul în AI
În 2010, România avea aproximativ 1,6 milioane mp de spații logistice moderne. În 2025 a ajuns la peste 7,7 milioane mp. Asta înseamnă aproape de cinci ori mai mult în 15 ani. În același timp, stocul de spații moderne de retail s‑a dublat, de la 2,1 la aproape 4,8 milioane mp.
Aceste cifre din interviul cu Dana Radoveneanu, Head of Retail Agency Cushman & Wakefield Echinox, spun un lucru simplu: infrastructura fizică – malluri, parcuri de retail, depozite – s‑a construit. Următoarea etapă de creștere nu mai vine din beton și metri pătrați, ci din date, AI și personalizare.
Articolul face parte din seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată” și pornește de la reperele ultimilor 15 ani pentru a răspunde unei întrebări foarte pragmatice: cum își poate folosi un retailer român infrastructura existentă mai inteligent, cu ajutorul AI, ca să vândă mai mult și mai profitabil?
1. Retail + logistică: baza e construită, diferența o face inteligența
Realitatea este clară: dezvoltarea logisticii a ținut pasul cu extinderea retailului modern. Practic, în fiecare an din ultimii 15, România a adăugat în medie 400.000 mp de spații logistice și industriale. La asta se adaugă încă 1–1,5 milioane mp de spații deținute direct de retaileri.
Fără această infrastructură, nici extinderea agresivă a jucătorilor ca Pepco, LPP, CCC sau Primark nu ar fi fost posibilă. Avem astăzi:
- huburi logistice mature lângă București, Timișoara, Ploiești, Arad, Oradea, Brașov
- rețea puternică de parcuri de retail în orașe secundare și terțiare
- malluri consolidate în marile orașe, plus o zonă de lux în creștere, mai ales în București (Victoriei și împrejurimi)
De ce contează asta pentru AI?
Pentru că AI nu „înlocuiește” infrastructura, ci o face mai eficientă:
- depozitele existente pot deveni centre inteligente, cu previziuni de stoc pe bază de AI
- magazinele fizice pot deveni puncte de experiență și de fulfillment omnichannel, nu doar spații de vânzare
- datele din logistică, retail fizic și online pot fi unificate pentru personalizare reală, nu doar pentru rapoarte retrospective
Cine a investit în ultimii 15 ani în metri pătrați și rețea are acum un avantaj uriaș: are de unde „hrăni” modelele AI cu date relevante.
2. Criteriile de locație au rămas la fel. Ce s‑a schimbat e contextul
Dana Radoveneanu punctează un lucru interesant: criteriile de selecție a spațiilor comerciale nu s‑au schimbat fundamental. Contează în continuare:
- fluxul de trafic și accesibilitatea
- mixul de chiriași și puterea de cumpărare în zonă
- vizibilitatea brandului în locație
Ce s‑a schimbat este nivelul de competiție. În același oraș și, uneori, în același centru comercial, concurează astăzi zeci de branduri cu profil apropiat. Aici AI începe să facă diferența între un retailer „încă unul în listă” și un brand memorabil.
Cum folosești AI ca să valorifici mai bine aceeași locație
-
Analiză de potențial la nivel de micro‑zonă
Nu mai este suficient să știi că „orașul X are 200.000 de locuitori”. Modelele AI pot combina:- date demografice pe cartiere
- comportament online (căutări, interese, interacțiuni Social Media)
- istoric de vânzări pe cod poștal pentru a estima ce sortiment, ce preț și ce volum au sens pentru fiecare magazin în parte.
-
Merchandising și sortiment dinamic
Cu ajutorul AI, poți ajusta sortimentul pe magazin nu o dată pe sezon, ci săptămânal, pe baza:- ritmului de vânzare
- sezonalității locale
- evenimentelor specifice (festivaluri, zile ale orașului, vacanțe școlare)
-
Planograme optimizate cu date reale
În loc de decizii „după ureche”, modele AI pot calcula:- probabilitatea de vânzare în funcție de poziționarea pe raft
- impactul schimbării unui capăt de gondolă
- combinațiile de produse care se vând cel mai des împreună
Pe scurt, criteriile clasice (trafic, chiriași, vizibilitate) rămân baza, dar AI te ajută să storci mult mai multă valoare din fiecare metru pătrat.
3. De la experiență în magazin la personalizare digitală cu AI
Unul dintre trendurile clare menționate în interviu este orientarea clienților către experiențe în magazin, în timp ce online‑ul devine tot mai personalizat, pe bază de AI și algoritmi de targetare.
Aici se joacă următorii 5 ani în retailul românesc: cine reușește să conecteze experiența fizică de cea digitală, cu ajutorul AI, va câștiga loialitate și marjă.
Cum arată, concret, „experiență personalizată” în România
-
Recomandări personalizate pentru fiecare client
- Pe site și în aplicație, AI poate propune produse pe baza istoricului de cumpărături, a comportamentului de navigare și a profilului socio‑demografic.
- În magazin, vânzătorii pot avea în tabletă un profil simplificat al clientului (dacă acesta e logat în app sau folosește cardul de fidelitate) și pot sugera produse cu șanse reale de conversie.
-
Chatboți în limba română, integrați în experiența de cumpărare
Nu vorbim de un „robot generic”, ci de un asistent virtual antrenat special pentru retailul respectiv:- răspunde la întrebări despre stoc, mărimi, culori, compatibilitate
- propune alternative dacă un produs nu mai este disponibil
- oferă suport post‑vânzare (status livrare, retururi, garanții)
Un chatbot bun, în limba română și adaptat culturii locale, poate prelua 50–70% din întrebările repetititive ale clienților și crește conversia online cu câteva puncte procentuale.
- Campanii Social Media susținute de AI
Cum Social Media influențează tot mai mult deciziile de consum, brandurile colaborează cu influenceri – exact cum observă și Dana Radoveneanu. AI poate ajuta la:- identificarea influencerilor cu cea mai mare potrivire pe nișă, nu doar cei cu cei mai mulți urmăritori
- generarea de audiențe look‑alike pe care reclamele performează mai bine
- analiză de sentiment și feedback după campanie
Rezultatul? Clientul percepe brandul ca „făcut pe stilul lui”, chiar dacă în spate există mii de produse și zeci de mii de clienți unici.
4. Orașe secundare, parcuri de retail și AI pentru stocuri și prețuri
Un alt punct cheie din interviu: stocul de retail modern din România este încă subdimensionat față de alte țări din Europa Centrală și de Est. Asta înseamnă că vom vedea în continuare:
- proiecte mari în orașele mari
- parcuri de retail noi în orașe secundare și terțiare
Este o veste bună pentru dezvoltatori și retaileri, dar aduce și un risc: supraîncărcarea cu costuri fixe și presiune pe marje. Aici, două aplicații de AI sunt esențiale.
4.1. Optimizarea stocurilor cu AI
În orașele mai mici, o eroare de stoc doare mult mai tare decât într‑un mall din București. Dacă ai prea multă marfă, blochezi cash. Dacă ai prea puțină, pierzi vânzări și clientul se mută la competitor.
Modelele AI de forecast pot lua în calcul:
- ritmul de vânzare istoric pe fiecare magazin
- sezonalitatea locală (ex.: oraș turistic vs. oraș industrial)
- campanii locale, vreme, sărbători legale
și pot genera comenzi automatizate sau cel puțin recomandări cu acuratețe mult mai bună decât Excel‑ul clasic.
Beneficiile pentru un retailer cu zeci de magazine în orașe secundare:
- rotație mai bună a stocurilor
- mai puține soldări agresive
- disponibilitate mai bună la raft pentru produsele căutate
4.2. Prețuri dinamice adaptate la realitatea locală
Nu e nevoie să copiezi modelul companiilor aeriene pentru a beneficia de prețuri dinamice. În retailul românesc, un model sănătos de pricing AI poate însemna:
- ajustarea prețurilor în funcție de cerere locală (oraș vs. oraș)
- sincronizarea promoțiilor cu stocul disponibil și cu obiectivele de cash‑flow
- identificarea produselor care pot susține o marjă mai bună fără a afecta volumele
În loc să reduci totul cu 30% la final de sezon la nivel național, AI te ajută să faci:
- 10% reducere în magazinul unde produsul merge bine
- 40% reducere acolo unde stocul „stă pe raft”
Asta înseamnă profit mai mare, fără să sacrifici percepția de preț corect pentru clienți.
5. Zona de lux și experiența high‑end: AI ca „consilier invizibil”
Interviul atinge și subiectul zonei de lux, cu focus pe București, în special în zona Victoriei. Aici, miza nu e „prețul cel mai mic”, ci:
- exclusivitate
- serviciu impecabil
- experiență memorabilă
AI nu înlocuiește consilierul de vânzări într‑un magazin de lux, dar poate deveni consilierul invizibil al acestuia:
- profil de client actualizat în timp real (istoric de cumpărături, preferințe, mărimi)
- recomandări de produse sau colecții relevante în funcție de sezon și stoc
- sugestii de „clienteling” – când să trimiți un mesaj personalizat sau o invitație la o lansare
Pentru management, AI oferă:
- vizibilitate clară asupra clienților top 5% ca valoare
- segmentare după frecvență, valoare și potențial
- decizii mai bune despre unde merită investit în evenimente exclusive sau personal shopping
Luxul, în 2025, nu mai este doar despre produs, ci și despre cât de bine simte brandul cine ești. Asta e imposibil fără date și modelare inteligentă.
6. Cum arată, practic, următorii pași pentru un retailer român
Creșterea ultimilor 15 ani a fost despre extindere fizică. Următorii ani, mai ales în contextul unei piețe încă în creștere, vor fi despre eficiență și personalizare prin AI.
Un plan realist, pentru un retailer de dimensiune medie sau mare din România, poate arăta așa:
-
Faza 1 – Date și infrastructură digitală (3–6 luni)
- centralizarea datelor de vânzări din magazine, online și marketplace
- unificarea datelor de stoc și logistică
- definirea metricilor cheie (sell‑through, rotație, marjă, NPS, LTV)
-
Faza 2 – Primele proiecte AI cu impact rapid (6–12 luni)
- chatbot în limba română pentru suport clienți
- motor simplu de recomandări de produse în online
- modele de forecast pentru 2–3 categorii cheie
-
Faza 3 – Scalare și personalizare avansată (12+ luni)
- sortiment și prețuri dinamice pe magazin
- personalizare omnichannel (online + offline + CRM)
- integrare AI în deciziile de expansiune și negocierile de spații comerciale
Cine începe azi are șanse reale ca, peste 3 ani, să fie în topul retailerilor români care nu doar „au AI”, ci și câștigă bani cu el.
Seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată” merge exact în această direcție: de la infrastructura fizică construită în ultimii 15 ani, către inteligența care o face profitabilă în următorii 15.
Întrebarea nu mai este dacă merită să folosești AI, ci de unde începi și cât de repede îți transformi datele în avantaj competitiv real.