Datele, noul capital în industria de retail
În doar un an, re:innovation a evoluat de la o echipă de două persoane la un business cu o cifră de afaceri de 3,3 milioane de lei și care s-a extins la nivel european, în țări precum Estonia și Finlanda. Cu un portofoliu de soluții bazate pe AI, compania automatizează procesele din retail și FMCG, ajutând clienții să eficientizeze operațiunile și să răspundă noilor tendințe de consum. Bogdan Gross și Maria Pătrașcu, CEO și COO re:innovation, vorbesc despre provocările unui start-up, inovațiile aduse pieței și planurile de viitor. 
Cum a evoluat re:innovation în ultimul an? Ce realizări notabile ați avut și ce provocări ați întâmpinat?
Bogdan Gross: În 2024 am reușit să finalizăm primele noastre proiecte, ceea ce a reprezentat un milestone important, în momentul de față având în desfășurare opt astfel de proiecte. În ceea ce privește provocările, acestea sunt cele clasice pentru un start-up: ne concentrăm pe o creștere sustenabilă și explorăm soluții complementare pentru a ne extinde portofoliul într-un mod coerent și valoros pentru clienții noștri. O altă realizare notabilă a fost extinderea în alte țări din Europa, precum Estonia și Finlanda, un proces care s-a desfășurat într-un ritm alert și dinamic.
Cum arată bilanțul ultimului an dacă vorbim de rezultatele înregistrate și portofoliul de clienți?
Maria Pătrașcu: În decembrie 2023 eram doar două persoane, iar un an mai târziu echipa noastră a crescut la șase membri, ajungând în acest an la șapte. După un prim an în care am terminat cu EBITDA pozitiv, am reușit să păstrăm trendul chiar dacă am crescut cifra de afaceri și echipa de peste trei ori. În 2024, cifra noastră de afaceri a fost de 3,3 milioane de lei, iar pentru 2025 preconizăm 5 milioane de lei. Această evoluție ne bucură enorm. Oamenii sunt core-ul re:innovation și lucrurile s-au întâmplat datorită echipei. Numărul de proiecte a crescut semnificativ, la fel și know-how-ul nostru. Proiectele curente acoperă servicii de implementare, consultanță, mentenanță. Avem patru parteneri de business în prezent, dar ne propunem să ne extindem și în această direcție.
Cum au îmbunătățit soluțiile din portofoliul re:innovation procesele de retail? Ce rezultate măsurabile ați observat?
M.P.: Soluțiile re:innovation au generat îmbunătățiri semnificative pentru clienții noștri din retail, prin optimizarea proceselor esențiale. De exemplu, folosind analize bazate pe date, am reușit să eficientizăm gestionarea categoriilor și alocarea lor în spațiu, asigurând o mai bună vizibilitate și accesibilitate pentru consumatori. Prin automatizare, am redus considerabil timpul necesar pentru generarea planogramelor – sute de planograme pentru o singură categorie pot fi create rapid și eficient. Acest lucru a dus la o execuție mai precisă și coerentă în magazine. De asemenea, soluțiile noastre au contribuit la creșterea disponibilității articolelor la raft, la o majorare semnificativă a procentului de comenzi automate și la o optimizare a lanțului de aprovizionare. Astfel, clienții noștri au observat o reducere a numărului de livrări fragmentate (delivery rows) și o limitare a pierderilor cauzate de expirarea produselor (spoilage), ceea ce a dus la o eficiență operațională îmbunătățită și o reducere a costurilor.
Ce schimbări majore ați observat în comportamentul de cumpărare și cum se reflectă acestea în strategia de business a retailerilor?
M.P.: Clienții analizează atent prețurile și campaniile promoționale, comparând costurile atât înainte, cât și în timpul desfășurării acestora. În special în mediul online au la dispoziție numeroase instrumente care le permit să verifice rapid aceste aspecte. Totodată, sensibilitatea clienților la probleme precum lipsa stocurilor (out of stock) sau out of shelf este foarte mare, indiferent de tipul de retailer. Dacă într-un magazin nu găsesc produsele dorite, este foarte probabil să se orienteze către un competitor care le asigură disponibilitatea, deoarece nu își permit să piardă timp căutând în mai multe locuri. În ceea ce privește retailerii, aceștia au conștientizat noile așteptări ale consumatorilor și depun eforturi pentru a optimiza lanțul de aprovizionare, ajustând prețurile și strategiile promoționale pentru a rămâne competitivi.
Cele mai noi soluții adăugate în portofoliu includ planificarea producției pentru producătorii de bunuri de larg consum în raport cu forecastul clienților lor și modelarea și gestionarea sortimentului pentru retaileri. Prin analiza avansată a datelor, oferim insighturi care îi ajută să prevină dezechilibrele din lanțul de aprovizionare și să își ajusteze producția în mod eficient.
Care sunt principalele obstacole pe care le întâmpinați atunci când implementați soluțiile dvs. în cadrul diferitelor companii din retail & FMCG?
M.P.: Cred că sunt două provocări principale pe care le avem, dar pe care le considerăm absolut firești: change managementul și teama de nou sau de schimbare venită din partea utilizatorilor. Fiecare implementare a unei soluții noi vine la pachet cu nevoia de eficientizare a proceselor interne și necesită timp, necesită iterații multiple pentru a ajunge la varianta finală și optimă. De asemenea, teama de nou și de schimbare e absolut firească – face parte din natura umană, de aceea e foarte important ca utilizatorii să aibă susținerea întregii organizații în a se adapta la noile procese și soluții. Un alt aspect esențial este câștigarea încrederii clienților și utilizatorilor în soluțiile bazate pe AI și Machine Learning. Știm că adoptarea acestor tehnologii presupune o schimbare de mentalitate și de procese, așa că investim în traininguri și suport activ pentru a demonstra valoarea reală pe care o aduc aceste soluții.
Ce lecții ați învățat din proiectele implementate până acum?
B.G.: Calitatea datelor este esențială în cadrul proiectelor și are un impact major în durata de implementare. Sunt situații în care clienților le lipsesc anumite date sau pur și simplu nu sunt întreținute în sisteme și e normal să fie așa din moment ce aceste date nu au fost utilizate până acum, dar e important ca procesul acesta de întreținere și curățare a datelor să devină o practică standard în cadrul organizației. Machine Learning este cu adevărat magic atunci când este aplicat în contextul potrivit de business, integrat în procese clar definite și validate. Este important să urmărim best practices deja testate în piață, fără a încerca să reinventăm roata. În plus, succesul unui proiect nu depinde doar de tehnologie, ci și de relațiile interumane – fie că vorbim despre echipă, clienți sau parteneri. Aceste conexiuni joacă un rol esențial în reușita fiecărui demers.
Cum vedeți rolul inteligenței artificiale în transformarea industriei de retail în următorii ani?
B.G.: În mod clar, multe procese care acum sunt manuale sau semiautomate vor fi complet automatizate. Inițial, va fi esențială o gestionare riguroasă a datelor, cu accent pe mentenanță și curățare, pentru a asigura acuratețea acestora. Ulterior, vom intra într-o etapă în care datele vor fi valorificate la adevăratul lor potențial. Cred că multe dintre soluțiile și sistemele actuale vor deveni mai intuitive, mai ușor de utilizat și vor integra tot mai multe interacțiuni cu agenți AI, ducând aplicațiile la un nou nivel de performanță și eficiență. AI va permite ajustarea stocurilor în timp real, reducând pierderile și evitând rupturile de stoc. În plus, furnizorii și distribuitorii vor putea colabora prin agenți AI care negociază prețuri, trasee și termene de livrare fără intervenție umană.
