Carrefour transformă bonul fiscal în poveste personalizată prin „Story Year in Review 2025”. Un studiu de caz despre cum poate AI să schimbe retailul românesc.
De la bonul fiscal la poveste personalizată, generată de AI
Un client activ Act for Good a făcut, în 2025, în medie 4 vizite pe lună la Carrefour. A preferat sâmbăta seara, a pus în coș 6 kg de banane pe an și a cumpărat apă plată din cei aproximativ 60 de milioane de litri vânduți. Până aici, doar statistici. Cu AI și o aplicație bine gândită, același set de cifre devine însă o poveste personalizată despre stilul lui de viață.
Asta face „Story Year in Review 2025” pentru membrii Act for Good: transformă datele de cumpărare într-un storytelling clar, vizual și share-uibil, foarte aproape de experiența „Spotify Wrapped”, dar în retail. Iar pentru cine lucrează în retail românesc, această lansare e un semnal clar: experiența personalizată bazată pe AI nu mai e nice-to-have, e deja aici.
În acest articol, din seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”, folosim exemplul Carrefour ca studiu de caz: cum arată, concret, o funcționalitate construită pe date și AI, ce putem învăța din ea și ce poate face orice retailer român dacă vrea să treacă la următorul nivel de personalizare.
Ce este, de fapt, „Story Year in Review 2025” și de ce contează
„Story Year in Review 2025” e, la suprafață, o radiografie interactivă a comportamentului de cumpărare al fiecărui membru Act for Good. În esență, este un produs de date + AI + UX.
Funcționalitatea afișează, pentru fiecare utilizator:
- frecvența cumpărăturilor (ex.: câte vizite pe lună)
- zilele și momentele preferate de shopping (sâmbătă seara, vineri dimineața etc.)
- magazinele vizitate cel mai des
- produsele și categoriile preferate
- ponderea produselor locale în coș
- numărul de vouchere folosite, puncte acumulate, recompense activate
- sticle returnate prin SGR, produse scanate cu Self Scan, comenzi online
Și nu doar că listează aceste cifre, ci le organizează vizual, sub formă de „Poveste”, optimizată pentru social media.
De ce contează asta pentru retaileri?
- Consumatorii încep să aibă așteptări de „Netflix / Spotify” și în retail. Oamenii s-au obișnuit ca platformele să le cunoască gusturile. Retailul alimentar nu mai poate sta în urmă.
- Datele tranzacționale devin produs de marketing. Nu mai sunt doar input pentru rapoarte interne, ci experiență concretă pentru client.
- Personalizarea bazată pe AI devine un diferențiator real de brand. Cine reușește să explice datele pe limba clientului câștigă loialitate, nu doar tranzacții.
Realitatea? Nu tehnologia e bariera principală, ci modul în care retailerii gândesc produsul digital. Carrefour a legat datele, AI-ul și UX-ul în ceva ce oamenii chiar vor să deschidă și să dea share.
Cum arată comportamentul de cumpărare în 2025 prin lentila datelor
Datele agregate din „Story Year in Review 2025” spun multe despre cum cumpără românii și, mai important, cum pot fi folosite aceste informații de sisteme AI pentru personalizare.
1. Ritm și momente de cumpărare
- 4 vizite pe lună per client activ Act for Good
- Sâmbăta – ziua preferată de cumpărături
- Urmate de duminică și vineri
- Momentul preferat: seara
Pentru un motor AI de recomandări, aceste pattern-uri sunt aur curat:
- sistemul poate prioritiza notificările și ofertele în ferestrele de timp cu cea mai mare probabilitate de vizită
- poți construi campanii dinamice de preweekend (ex.: joi–vineri) adaptate coșului obișnuit al fiecărui client
- poți dimensiona mai bine stocul și personalul în magazin pe baza acestor obiceiuri
2. Ce pun românii în coș
Câteva repere clare din 2025:
- Bananele – „produs-vedetă”, cu medie de 6 kg / utilizator
- Apa plată – lider de categorie, cu aprox. 60 milioane de litri cumpărați
- Urmează legumele ca volum
- 1 din 8 produse din coș este de origine românească
Pentru AI, asta înseamnă:
- modele de recomandare care promovează fructe și legume complementare pentru clienții heavy-user pe fresh
- scenarii de cross-sell (ex.: cine cumpără des banane + apă plată poate primi oferte la gustări sănătoase, nuci, fructe uscate)
- algoritmi de personalizare care pot crește ponderea produselor locale în coș, pentru clienții care deja cumpără românesc
3. Semnalele „de stil de viață” din bonul fiscal
Exemplul de client din Top 5% Act for Good e extrem de util ca tipar:
- 14,68 kg hrană pentru pisici
- 15 cupoane și 105 recompense activate
- 1 din 6 produse din coș – românești
- în top 10% la fructe de sezon, fructe uscate, băuturi proaspete
Din perspectiva unui sistem AI:
- vedem clar iubitor de animale → recomandări la nisip, snack-uri pentru pisici, jucării
- profil orientat spre sănătate (fructe proaspete, uscate, băuturi fresh) → pachete sănătate & wellness, rețete personalizate
- atașament pentru produse locale → comunicare dedicată pentru sortimentul românesc, campanii cu producători locali
Bonul fiscal devine, practic, un profil de stil de viață, care poate alimenta personalizări foarte precise, dacă retailerul are infrastructura de AI potrivită.
De la loialitate clasică la ecosistem digital inteligent
Act for Good nu mai este doar un card de puncte, ci un hub digital unde se întâlnesc:
- programul de loialitate
- aplicația mobilă
- funcționalități digitale (Self Scan, Year in Review)
- componente de sustenabilitate (reciclare, SGR)
În 2025, cifrele arată așa:
- 193+ milioane de puncte acumulate
- 117+ milioane de recompense convertite
- 28+ milioane de produse scanate cu Self Scan
Aceste volume sunt baza perfectă pentru un motor AI de personalizare. Cum se leagă toate?
AI + loialitate: ce devine posibil
Un retailer care are un program de loialitate digital și date suficiente poate construi:
-
Recomandări de oferte și cupoane personalizate
– bazate pe istoricul de cumpărături, frecvență, buget mediu, preferință pentru branduri -
Comunicare 1:1 în aplicație și prin notificări push
– mesaje despre promoții relevante pe categoriile cele mai cumpărate – reactivarea clienților inactivi cu oferte gândite de AI pe probabilitate de răspuns
-
Scenarii de „gamificare” inteligente
– misiuni personalizate (ex.: „Cumpără 3 produse locale luna asta și primești X puncte” pentru cei care deja preferă românesc) -
Optimizarea Self Scan și a fluxului în magazin
– algoritmi care înțeleg tiparele de scanare, ajută la layout de magazin și reduc timpii de așteptare la case
Rolul chatboților AI în ecosistemul de loialitate
Într-un astfel de hub digital, chatboții în limba română, bazați pe AI, pot juca un rol major:
- explică, pe înțelesul clientului, ce înseamnă datele din Year in Review („De ce e atât de mare consumul de apă plată?”, „Cât de mult cumpăr produse locale?”)
- sugerează moduri de a folosi mai eficient punctele și cupoanele
- oferă asistență în timp real în magazin (ex.: „Găsește-mi cea mai bună ofertă la hrană pentru pisici, pe baza a ce cumpăr de obicei”)
Aici se vede clar direcția întregii serii „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată”: datele din loialitate nu sunt doar pentru departamentul de BI, ci devin combustibil pentru interacțiuni inteligente, naturale, în limba clientului.
De ce „Story Year in Review” e un semnal de alarmă pentru restul pieței
Majoritatea retailerilor români au date, dar nu au încă produse digitale construite pe date. Aici face diferența acest exemplu Carrefour.
Ce face bine această inițiativă
-
Traducere clară a datelor în insight-uri pentru client
Nu vezi doar 120 de tranzacții, vezi „Ești în top 5% cei mai fideli clienți ai noștri” sau „1 din 8 produse cumpărate de tine e românesc”. -
Experiență vizuală orientată spre social media
Oamenii au un motiv să dea share: povestea consumului lor e simpatică și recognoscibilă. -
Beneficiu dublu: și pentru client, și pentru retailer
- clientul înțelege mai bine cum consumă
- retailerul vede pattern-uri și poate rafina segmentele de AI pentru campanii viitoare
-
Integrare într-un ecosistem omnichannel
Date din magazin fizic, online, Self Scan, SGR, toate sunt puse la un loc.
Ce pot învăța alți retaileri din România
Orice lanț – de la supermarketuri regionale la jucători specializați (DIY, fashion, electronice) – poate replica abordarea, adaptată:
- pornești cu un program de loialitate digital (card în aplicație, nu doar plastic)
- colectezi date unificate pe client, indiferent de canal (online, magazin fizic)
- implementezi un motor AI de segmentare și recomandare
- construiești un produs de tip „Year in Review” sau „Luna ta de cumpărături” în aplicație
Nu ai nevoie să copiezi 1:1. Dar ai nevoie să treci de la „rapoarte interne” la experiențe personalizate vizibile pentru client.
Cum poți folosi AI în retailul tău, inspirat de exemplul Carrefour
Dacă ești retailer sau lucrezi într-un lanț de magazine, merită să privești „Story Year in Review 2025” ca pe un blueprint. Modelul poate fi adaptat în câțiva pași clari.
1. Clarifică ce date ai și cât de curate sunt
Înainte de AI, ai nevoie de:
- date de tranzacție pe client (prin card de loialitate sau cont online)
- date despre canale (magazin, online, self-checkout, livrare)
- date de interacțiune digitală (aplicație, e-mail, site)
Apoi întreabă-te:
- poți reconcilia toate aceste date pe un ID unic de client?
- poți separa clienți activi / inactivi / ocazionali?
- poți genera profiluri de bază (familie cu copii, tineri single, iubitori de animale etc.) pe baza coșului?
2. Alege un scenariu mic, dar vizibil, pentru AI
Mulți se blochează pentru că vor „AI peste tot”. Mult mai eficient e să alegi un use-case clar, cu impact rapid:
- un modul de recomandări personalizate în aplicație
- un prim dashboard de tip „Luna ta de cumpărături”
- un chatbot în română care răspunde pe baza istoricului de cumpărături (ex.: „ultimele tale 3 comenzi”)
Apoi, extinzi.
3. Gândește experiența prin ochii clientului, nu ai departamentului de date
Clientul nu e interesat de modele predictive, ci de răspunsuri simple la întrebări precum:
- „Cheltui mai mult decât anul trecut?”
- „Câte produse românești cumpăr?”
- „Pot economisi dacă trec la alt brand pe aceeași categorie?”
AI-ul trebuie să facă munca grea în culise, iar interfața să arate clar, aproape ludic, la fel cum face „Story Year in Review 2025”.
4. Adaugă componenta de sustenabilitate și responsabilitate
Un detaliu important: Carrefour integrează în povestea de consum și:
- numărul de sticle returnate prin SGR
- categoria de produse locale cumpărate
Pentru mulți consumatori români, faptul că văd negru pe alb impactul lor (cât reciclează, cât susțin producătorii locali) e un motiv puternic de loialitate. AI-ul poate calcula și traduce acest impact în metrici ușor de înțeles.
Unde merge mai departe AI-ul în retailul românesc
„Story Year in Review 2025” arată că personalizarea e deja live în retailul alimentar din România. Următorul pas firesc este ca astfel de inițiative să fie conectate cu:
- prețuri dinamice adaptate profilului și sensibilității la preț
- promoții personalizate în timp real în aplicație, când clientul e în magazin
- optimizarea stocurilor în funcție de pattern-urile prezise de AI
- chatboți și asistenți vocali în română, care știu istoria de cumpărături și oferă sfaturi contextuale
Pentru retailerii care încă stau pe margine, mesajul e simplu:
AI nu mai e un „proiect pilot” undeva la IT. E noul limbaj de relație cu clientul.
Cine învață să transforme datele de cumpărare în povești, recomandări și experiențe personalizate va câștiga nu doar share of wallet, ci și share of mind.
Dacă faci parte dintr-un retailer românesc, întrebarea bună pentru următoarea ședință nu este „avem date?”, ci:
„Ce fel de poveste ar putea vedea clienții noștri la final de an – și ce rol poate juca AI ca să o facă utilă, clară și memorabilă?”