Retailul alimentar românesc s-a transformat într-un ecosistem de date, proximitate și responsabilitate. Vezi cum intră AI-ul în joc: preț, fidelitate, retail media.
AI-ul nu mai este „proiect pilot” în retailul românesc. În 2024–2025, câțiva mari jucători au deja ecosisteme de date, retail media, programe de fidelitate și formate de discount care funcționează aproape ca niște startup-uri tech. Auchan România este unul dintre exemplele clare, iar felul în care s-a schimbat businessul lor în ultimii 15 ani arată, foarte concret, unde merge tot retailul alimentar.
Acest articol din seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată” pleacă de la perspectiva lui Tiberiu Dănețiu (Auchan România) și o duce mai departe: cum se transformă retailul alimentar într-un ecosistem de date, proximitate și responsabilitate și ce înseamnă asta practic pentru AI, personalizare și decizii de business mai bune.
Vom vorbi despre maturizarea consumatorului, explozia formatelor de proximitate, rolul programelor de fidelitate, apariția retail media și cum toate acestea pregătesc terenul pentru recomandări personalizate, prețuri dinamice și optimizarea stocurilor cu AI.
1. De la hipermarket „destinație” la ecosistem de proximitate și date
Retailul alimentar românesc a trecut în 15 ani de la „hipermarket de weekend” la rețele omnicanal care acoperă orașele cu hipermarket, supermarket, proximitate, francize și online.
În cazul Auchan România, tabloul arată așa:
- aproape 500 de magazine la nivel național
- 26 hipermarketuri clasice
- 8 hipermarketuri ATAC Hiper Discount + noi formate de discount
- 9 supermarketuri
- aproape 400 de magazine de ultra-proximitate MyAuchan, multe în benzinăriile Petrom
- peste 50 de magazine în franciză Simply by Auchan
- magazin online funcțional, integrat în comerțul omnicanal
Asta nu mai e „lanț de magazine”, e platformă de acces la produse și servicii, cu sute de puncte de contact fizice și digitale.
De ce contează asta pentru AI și personalizare
Cu cât ai mai multe formate și mai multe puncte de contact, cu atât:
- colectezi mai multe date (bonuri, frecvență, locații, reacții la promoții)
- variază contextul de cumpărare (rapid, de drum, de weekend, de stoc mare)
- crește nevoia de personalizare – mesajele generaliste nu mai funcționează la fel în hipermarket, online și la magazinul de colț
Aici intră în scenă AI:
- modele de segmentare dinamică a clienților în funcție de context (nu doar „tânăr din urban”, ci „tânăr care cumpără seara, la magazin de proximitate, cu focus pe produse ready-to-eat”)
- recomandări personalizate în app, pe bon digital sau în newsletter, adaptate canalului
- planificare de stoc pe micro-zone, ținând cont de sezonalitate, trafic, comportament istoric și predicții AI
Realitatea? Nu mai câștigă cine are „cel mai mare magazin”, ci cine știe cel mai bine ce are sens pentru fiecare client, în fiecare moment și în fiecare format.
2. Consumator mai matur, dar obsedat de preț: unde intră AI-ul aici
În 15 ani, consumatorul român a devenit mai informat, mai exigent și mai atent la sănătate, local, trasabilitate. Dar prețul a rămas firul roșu în decizia de cumpărare, mai ales într-o economie sensibilă, cu inflație și presiune pe bugete.
Formatul ATAC Hiper Discount răspunde exact acestei tensiuni: clienți care vor și preț bun, și volum, și predictibilitate.
Logica ATAC și ce putem învăța ca retaileri
Modelul ATAC este construit pe:
- EDLP (Everyday Low Prices) – prețuri mici zi de zi, nu doar în promoții
- expunere la palet sau bax, decor minim, costuri operaționale reduse
- reduceri în cascadă – cu cât cumperi mai mult, cu atât prețul per unitate scade
- orientare către clienți care își calculează atent bugetul (familii, mici antreprenori, HoReCa locală)
Pentru AI și analitică, un astfel de format e o mină de aur:
- poți modela elasticitatea la preț pe categorii și pe volume
- poți testa strategii de prețuri dinamice bazate pe comportament real, nu pe intuiție
- poți optimiza stocurile în funcție de modele de cumpărare „la bax”, nu doar „la bucată”
Cum ar arăta un sistem de prețuri dinamice sănătos în retail alimentar
Mă refer la „dinamic” într-un sens responsabil, adaptat retailului alimentar, nu la prețuri care sar haotic de la o oră la alta:
- ajustare pe sloturi de timp și cerere previzionată, nu pe secundă
- reguli clare de business: limite minime & maxime, protecție pentru clienți fideli
- model de AI care ia în calcul:
- istoric de vânzări
- sezonalitate
- promoții active
- date de la competiție (dacă sunt disponibile legal)
- elasticitatea observată în timp
Retailerii care controlează bine costurile și volumele (cum e cazul conceptului ATAC) sunt cei mai pregătiți să implementeze prețuri dinamice asistate de AI fără să afecteze încrederea consumatorului.
3. Programele de fidelitate: combustibilul pentru AI în retail
Trecerea la un nou nivel în relația cu clienții a venit odată cu programele de fidelitate din ultimii 5–7 ani. Fără ele, „personalizarea cu AI” rămâne doar un slogan de prezentare.
La scară mare, un program de fidelitate bine structurat permite:
- înțelegerea precisă a comportamentului de cumpărare la nivel de client, nu doar de magazin
- adaptarea sortimentației pe magazin sau micro-zonă
- predicția volumelor pe categorie și pe perioade
- comunicare directă, personalizată: app, SMS, e-mail, push notificări
Ce tipuri de AI merită aplicate peste un program de fidelitate
-
Recomandări personalizate de produse
- tip „oameni ca tine au mai cumpărat…”
- pachete bune pentru sezon (Paște, Crăciun, început de școală)
- completări logice în coș (cross-sell inteligent)
-
Segmente dinamice de clienți
- nu doar „silver / gold”, ci grupuri create automat de AI pe baza tiparelor de cumpărare
- clienți în risc de churn
- clienți în creștere (care merită oferte speciale)
-
Personalizarea promoțiilor
- vouchere și oferte trimise doar celor care chiar au probabilitate mare să răspundă
- A/B testing permanent, cu AI care optimizează în fundal
- Predicții de cerere & optimizare de stoc
- la nivel de magazin și categorie
- cu scenarii de tip „ce se întâmplă dacă lansez promoția X la segmentul Y?”
În momentul în care combini datele de fidelitate cu trafic în magazin, vânzări pe canal, reacții la campanii și locație, ajungi la ceva foarte puternic: o hartă vie a comportamentului de cumpărare în România, actualizată aproape în timp real.
4. Retail media: când datele devin noul spațiu de publicitate
Retail media este, practic, locul în care datele de retail se transformă în audiențe de marketing cu conversie ridicată. Auchan este unul dintre inițiatorii acestui domeniu în România și cifrele lor sunt relevante:
- peste 200 de companii partenere în ecosistemul de retail media
- peste 5.000 de campanii derulate
- bugete de la clienți în creștere cu 70%–100% în ultimii ani
- încă ~70% clienți noi intră în fiecare an în acest ecosistem
Un astfel de sistem este, în mod natural, terenul ideal pentru AI.
Ce poate face AI într-o platformă de retail media
- Targetare avansată a campaniilor pe segmente create din date reale de cumpărare, nu doar socio-demo generale
- Optimizare automată a mixului media (instore, online, off-site): unde rulează mesajul, la ce oră, în ce context
- Recomandări de bugete și forecast de vânzări pentru branduri, în funcție de istoricul campaniilor
- Atribuție clară: cine a văzut mesajul, ce a cumpărat după, ce parte din creșterea vânzărilor se datorează campaniei
Pentru branduri FMCG, asta înseamnă, pe românește:
- mai puțini bani aruncați pe „awareness vag”
- mai multe campanii care se văd direct în raft și în bonul fiscal
Pentru retaileri, înseamnă o verticală nouă de business, cu marje mai bune decât în comerțul clasic. Pentru industrie, înseamnă un nou standard de eficiență.
5. Local, trasabil, responsabil: unde ajută AI filierele românești
Programul de filiere locale al Auchan (aprox. 100 de parteneriate active cu producători români) atacă direct trei așteptări majore ale consumatorului actual:
- produse locale
- trasabilitate și calitate controlată
- responsabilitate socială și mediu
„De la sămânță până la raft” nu este doar un slogan de marketing. În spate există:
- standarde clare de producție
- verificări și certificări
- date de trasabilitate pentru fiecare lot
Cum se leagă AI de filiere locale
-
Trasabilitate inteligentă
AI poate mapa și urmări lanțul de aprovizionare, semnalând devieri de la standard sau riscuri (stocuri insuficiente, întârzieri, probleme de calitate). -
Planificarea producției împreună cu fermierii
Modele de predicție pot spune fermierului: „ai șanse mari să vinzi X tone de roșii în luna Y, la prețul Z”. Asta reduce risipa și crește stabilitatea pentru producător. -
Etichete „smart” și comunicare transparentă
Fără a supra-tehnologiza experiența, poți folosi AI pentru a prezenta consumatorului, în app sau la raft, informații clare: origine, lot, ferme, impact estimat.
În momentul în care combini filiere locale cu AI și cu programe de fidelitate, obții ceva puternic: poți mări ponderea produselor locale în coșul clienților care chiar le apreciază și poți comunica foarte precis cui trebuie.
6. Cum arată, practic, un roadmap de AI pentru un retailer românesc
Experiența Auchan din ultimii 15 ani dă câteva repere clare. Dacă ai un lanț de magazine (fizic + online) în România și vrei să duci AI din slide-uri în practică, ordinea realistă arată cam așa:
-
Curățarea și unificarea datelor
- bonuri, stocuri, prețuri, promoții, trafic site, date din aplicație
- o singură sursă de adevăr, nu cinci baze de date nealiniate
-
Program de fidelitate solid
- card fizic și digital, aplicație ușor de folosit
- beneficii clare, nu doar „puncte la infinit”
-
Analitică avansată, apoi AI
- dashboard-uri, rapoarte, KPI-uri clare
- abia apoi modele de predicție, recomandare, segmentare dinamică
-
Proiecte-pilot cu impact direct în P&L
- predicția cererii pe 2–3 categorii sensibile
- personalizarea promoțiilor pe un segment limitat
- primele campanii de retail media cu targetare bazată pe AI
-
Scalare și guvernanță de date
- standarde de privacy și etică (încrederea clienților nu se negociază)
- echipe mixte: business, IT, data, marketing, operațiuni
Nu ai nevoie să fii „big tech” ca să începi. Dar ai nevoie de disciplină, consecvență și curaj să ieși din modul „promoționăm la grămadă” și să treci în modul „personalizăm inteligent”.
7. De ce următorii 5 ani vor separa clar câștigătorii în retailul românesc
Cine are astăzi rețea extinsă, program de fidelitate, început de retail media și proiecte pe filiere locale are, practic, fundația pentru AI în retail cu experiență personalizată. Asta vedem clar în exemplul Auchan, dar și în mișcările altor jucători mari.
Diferența în următorii ani o va face:
- cât de repede sunt integrate datele din toate canalele
- cât de bine sunt folosite modelele de AI pentru decizii zilnice (nu doar rapoarte trimestriale)
- cât de mult este respectat clientul în tot acest proces (transparență, valoare reală, nu doar „upsell agresiv”)
Seria „AI în Retail-ul Românesc: Experiență Personalizată” urmărește exact asta: să arate, prin exemple concrete din piață, cum poți trece de la „discuții despre digitalizare” la ecostisteme reale de date, proximitate și responsabilitate.
Dacă vrei ca businessul tău de retail să rămână relevant după 2030, întrebarea nu mai este „implementez AI sau nu?”, ci „cum îmi construiesc azi datele, formatele și echipele ca să pot folosi AI în mod responsabil și profitabil mâine?”