Microsoft Copilot arată cum folosesc oamenii AI în 2025. Iată ce pot învăța retailerii români și cum pot folosi AI pentru experiențe personalizate și vânzări mai mari.
De la „cum să supraviețuiesc de Valentine’s Day” la AI în retail
În 2025, Microsoft Copilot a ajuns să fie folosit de sute de milioane de oameni. Ce m-a surprins nu a fost doar volumul, ci tipurile de întrebări: sănătate, relații, filozofie la 3 dimineața, programare în timpul săptămânii și jocuri în weekend. Practic, oamenii au început să trateze AI-ul ca pe un confident, nu doar ca pe un motor de căutare.
De ce ar trebui să conteze asta pentru un retailer din România, fie că vorbim de un lanț de supermarketuri, un magazin online de fashion sau un mic business de cartier? Pentru că exact aceleași tipare de comportament pe care Microsoft le vede în Copilot se vor regăsi și în felul în care clienții tăi vor interacționa cu un asistent AI de pe site, cu un chatbot din magazinul online sau cu o aplicație de loialitate.
În seria „Implementarea AI în Business: Ghid complet pentru companii din România”, articolul de față ia raportul Microsoft despre 5 moduri în care oamenii au folosit Copilot în 2025 și îl traduce în lecții concrete pentru retailul românesc: cum să folosești AI pentru experiențe personalizate, vânzări mai mari și operațiuni mai eficiente.
1. Sănătatea – cea mai mare preocupare și o oportunitate uriașă în retail
Copilot a fost folosit cel mai mult pentru subiecte de sănătate și stare de bine, mai ales de pe mobil. Oamenii pun întrebări intime pe telefon, într-un spațiu în care se simt în siguranță.
Pentru retail, asta înseamnă ceva clar:
Dacă vinzi produse legate de sănătate, wellness, sport sau alimentație, clienții vor aștepta același nivel de îndrumare personală de la AI-ul tău cum așteaptă acum de la Copilot.
Cum poate folosi un retailer acest comportament
Exemple practice pentru retaileri din România:
-
Farmacii și parafarmacii online
Un „Copilot” pe site care răspunde la:- „Am tensiune mare, ce tip de aparat mi se potrivește?”
- „Caut vitamine pentru copil de 7 ani, ce să aleg?”
AI-ul nu înlocuiește medicul, dar poate ghida spre categorii, produse, avertismente generale și recomandarea de a consulta un specialist.
-
Supermarketuri și hipermarketuri
Chat AI în aplicația de loialitate:- creează liste de cumpărături pe baza obiectivelor („vreau meniuri mai sănătoase pentru o săptămână”);
- sugerează produse din gamă (branduri proprii, promoții);
- propune rețete cu ingrediente disponibile în stocul magazinului.
-
Retail sport & fitness
Un asistent AI care face recomandări personalizate:- pantofi de alergare în funcție de greutate, kilometri parcurși, teren;
- abonamente la sală, echipamente de acasă, pachete de produse.
Detaliul esențial: sănătatea e un subiect sensibil. Orice AI pentru retail trebuie:
- să afișeze clar că nu oferă sfaturi medicale, doar informații generale;
- să includă mesaje de tipul: „consultați un medic pentru diagnostice și tratament”;
- să fie antrenat pe conținut validat (farmaciști, nutriționiști, medici parteneri).
2. Programare în timpul săptămânii, jocuri în weekend – ritmurile de consum contează
Din datele Copilot, Microsoft a observat un tipar clar:
- în timpul săptămânii – crește interesul pentru programare, muncă, productivitate;
- în weekend – explodează interesul pentru gaming și divertisment.
Retailul trăiește după același ritm, doar că puțini își calibrează AI-ul și campaniile după el.
Ce poate învăța un retailer din România
-
Orarul de interes dictează ce spune AI-ul tău
Un asistent AI de pe site-ul unui retailer poate fi „alt om” în funcție de zi și oră:- Luni–vineri, 9:00–18:00: accent pe ofertă corporate, abonamente, comenzi B2B, produse pentru birou, consum recurent.
- Vineri seara–duminică: accent pe relaxare, petreceri, familie, timp liber – de la snacks-uri și băuturi la jocuri și gadgeturi.
-
Promoții dinamice, explicate de AI
Dacă ai un motor de prețuri dinamice, AI-ul care vorbește cu clientul poate să explice logic:- „Weekendul acesta ai -20% la jocuri de societate pentru comenzi peste 200 lei.”
- „Astăzi ai ofertă specială la coffee pods pentru birou, pentru comenzile plasate până la ora 16:00.”
-
Merchandising digital inteligent
Pe site sau în aplicație, asistentul AI poate reorganiza „rafturile digitale” în funcție de moment:- în timpul săptămânii: prioritate pentru produse legate de muncă, școală, productivitate;
- în weekend: jocuri, produse gourmet, decorațiuni de casă, hobby-uri.
Asta nu e doar „personalizare frumoasă”. E diferența dintre navigare haotică și o experiență în care clientul simte că magazinul „înțelege” momentul lui de viață.
3. Februarie, Ziua Îndrăgostiților și cum arată un calendar inteligent în retail
Microsoft a remarcat un spike anual în căutările de tip „cum să supraviețuiesc de Valentine’s Day?” și, în general, în conversațiile legate de relații în jurul datei de 14 februarie.
În retail, februarie înseamnă clasicul „Valentine’s + Dragobete”. Problema e că mulți retaileri comunică încă generic: aceleași bannere, aceleași „ofertă pentru ea / pentru el”. Un AI bine antrenat poate schimba complet jocul.
Cum ar putea arăta un „Copilot de Valentine’s” pentru un retailer
Pentru un magazin online de cadouri, fashion sau bijuterii, un asistent AI poate:
- să pună câteva întrebări de context:
„De cât timp sunteți împreună?”, „Buget aproximativ?”, „Ce stil are persoana: mai clasic sau mai nonconformist?”; - să genereze idei de cadouri personalizate din stocul existent;
- să sugereze mesaje pentru felicitare sau card;
- să combine produse în bundle-uri inteligente (brățară + cutie cadou + mesaj personalizat), în funcție de profil.
Același principiu se aplică pe tot anul:
- Paște: coșuri cadou, produse tradiționale, decorațiuni;
- Back to school: ghiozdane, rechizite, laptopuri, abonamente educaționale;
- Crăciun și Revelion: pachete corporate, oferte last-minute, idei de cadouri pe ultimul moment.
Ideea centrală:
Dacă știi că oamenii caută ajutor emoțional și idei în jurul anumitor date, pregătește-ți asistentul AI să fie „consilierul” lor în loc să fie doar un motor de filtrare produse.
4. Conversații târzii, întrebări grele și clienții tăi de la 23:00–03:00
Datele Copilot arată că noaptea apar mai des discuții despre religie și filozofie, iar ziua e pentru călătorii și planuri practice. Tradus în limbaj de retail:
- Ziua – oamenii sunt mai practici, orientați spre task-uri;
- Noaptea – oamenii sunt mai introspectivi, emotivi, uneori anxioși.
Un magazin online nu se închide la 21:00, dar majoritatea experiențelor de suport par gândite ca și cum s-ar închide. Un assistant AI bun poate fi exact opusul: empatic, răbdător, disponibil 24/7.
Cum arată un asistent AI bun „de noapte” în retail
-
Ton diferit, nu doar răspunsuri corecte
Noaptea, ai mai mulți clienți care:- își fac coșul de cumpărături pentru salariu;
- caută cadouri în ultimul moment;
- scriu la suport pentru probleme nerezolvate.
AI-ul tău poate fi configurat cu un ton mai calm, mai empatic, fără graba tipică de „zi lucrătoare”.
-
Politici clare, explicate fără stres
În loc de texte juridice reci, AI-ul poate explica pe limba omului:- cum merge returul;
- ce se întâmplă dacă curierul întârzie;
- ce opțiuni ai dacă ai plasat comanda greșit.
-
Vânzări, dar cu măsură
Noaptea nu e momentul pentru mesaje agresive de tip „astăzi e ultima șansă!!!”. Mai degrabă:- „Văd că ai în coș X, Y, Z. Vrei să îți verific eu dacă totul e în regulă?”
- „Îți pot sugera o variantă mai ieftină / mai rapidă de livrare dacă vrei.”
Când un client obosit simte că nu e „vânat”, ci ajutat, șansele de finalizare a comenzii cresc. Exact cum oamenii se întorc la Copilot pentru că nu judecă și răspunde oricând.
5. De la informații la sfaturi – clienții nu mai vor doar răspunsuri, vor ghidaj
Microsoft a observat o creștere puternică a cererilor de sfaturi personale în Copilot: relații, decizii importante, claritate în viață. Oamenii nu mai vor doar „informații”, vor orientare.
În retail se întâmplă la fel. Clienții nu mai întreabă doar cât costă un produs. Ei întreabă, în esență: „E potrivit pentru mine?”.
Cum transformi AI-ul tău din motor de căutare în consilier
-
Context, nu doar filtrare
În loc ca asistentul să răspundă la „laptop sub 3000 lei” cu o listă de 50 de produse, poate întreba:- „La ce îl folosești mai mult – muncă, gaming, editare foto/video?”
- „Cât de importantă e portabilitatea pentru tine?”
Apoi să vină cu 3–5 opțiuni argumentate, nu „marea listă”.
-
Recomandări care țin cont de istoricul clientului
Dacă ai o aplicație de loialitate sau conturi logate:- AI-ul poate ști ce a mai cumpărat clientul;
- poate evita să recomande produse redundante;
- poate sugera consumabile, accesorii, produse complementare.
-
Sfaturi integrate în experiență, nu într-o secțiune separată
„AI în retail” nu înseamnă doar un chatbot într-un colț. Înseamnă:- descrieri generate și adaptate pentru tipuri de clienți („pentru familii”, „pentru studenți”, „pentru profesioniști”);
- filtre inteligente în listă de produse bazate pe obiective („vreau factură, vreau livrare rapidă, vreau cel mai mic preț”);
- newslettere și push-uri personalizate, generate cu ajutorul AI, nu template-uri generale.
Realitatea? Clienții obișnuiți cu Copilot, ChatGPT sau alte modele nu vor mai avea răbdare cu magazine care parcă s-au blocat în 2015.
Cum începe, realist, un retailer din România cu AI în 2025
Dacă ai ajuns până aici, probabil te întrebi: „Ok, concret, de unde pornesc?”. Din experiența ultimilor ani cu AI în business, aici e o ordine care funcționează:
-
Definește 1–2 scenarii clare, nu 20
De exemplu:- asistent AI pentru întrebări frecvente pe site;
- recomandări de produse personalizate în pagina de produs și în coș.
-
Folosește un model existent (gen Copilot, ChatGPT) integrat în fluxurile tale
Nu are sens să „inventezi” propriul AI de la zero. Modelele mari există deja. Ce ai tu de făcut:- să îl hrănești cu datele tale (catalog, politici, FAQ);
- să îl limitezi unde e cazul (sfaturi medicale, financiar-bancare etc.);
- să îl testezi cu angajați și clienți de încredere.
-
Măsoară clar: converie, tichete de suport, valoare medie a coșului
AI în retail nu e „jucărie de PR”. Dacă nu vezi:- scădere la numărul de tichete repetitive;
- creștere a conversiilor pe traficul existent;
- coș mediu ușor mai mare datorită recomandărilor; atunci ceva e greșit în implementare, nu în concept.
-
Pregătește oamenii din magazin, nu doar site-ul
AI-ul nu înlocuiește consultanții umani buni. Îi ajută.- În retail fizic: vânzătorii pot avea un „Copilot intern” pe tabletă pentru a găsi rapid informații și alternative de stoc.
- În call-center: operatorii pot primi sugestii de răspuns generate de AI, pe care doar să le verifice și să le personalizeze.
De ce contează acum, nu peste 3 ani
Copilot a arătat în 2025 că oamenii sunt pregătiți să discute cu AI despre orice: sănătate, relații, anxietăți, planuri de viață. Clientul tău de retail e același om. Nu se „dezactivează” când intră pe site-ul tău.
În seria „Implementarea AI în Business: Ghid complet pentru companii din România”, povestea Copilot nu e doar un raport frumos de la Microsoft. E un semnal clar:
- așteptările clienților față de interacțiunile cu brandurile se mută spre dialog, personalizare și sfat;
- retailerii care adoptă acum asistenți inteligenți, dincolo de chatboturile clasice, vor avea un avantaj real în următorii ani;
- cei care amână vor descoperi că traficul crește, dar clienții „nu mai au răbdare”.
Dacă ai un business de retail în România și te gândești cum să intri serios în zona de AI în retail și experiență personalizată, momentul bun nu e „când se mai liniștește piața”. Momentul bun e să începi cu un proiect pilot, mic, măsurabil, chiar în următoarele luni.
Clientul tău deja vorbește zilnic cu AI. Întrebarea e simplă: va vorbi și cu AI-ul magazinului tău sau doar cu AI-ul altora?