Acest articol face parte din seria de articole dedicate modului în care AI-ul ajută fiecare rol din departamentul de marketing să fie mai eficient.
👉 Link articol
Azi vorbim despre Trade Marketing Manageri.
TL;DR
AI transformă Trade Marketing-ul dintr-o zonă bazată pe intuiție într-una bazată pe date. De la alegerea celor mai eficiente promoții la optimizarea plasării produselor în magazine și măsurarea ROI-ului campaniilor, inteligența artificială oferă marketerilor un control mai mare și rezultate mai bune.
Rolul Trade Marketing-ului în retail
Trade Marketing-ul are misiunea de a aduce produsele mai aproape de consumator, prin parteneriate cu retaileri, plasări vizibile pe raft și campanii promoționale atractive. Este „punctul de întâlnire” între brand și shopper, locul unde decizia de cumpărare se întâmplă.
Provocările clasice:
- greu de anticipat ce promoții funcționează cu adevărat
- lipsa de vizibilitate în timp real asupra vânzărilor
- dificultatea de a negocia cu retailerii fără date clare
- bugete mari investite în campanii cu rezultate inegale
Aici intervine AI.
Cum ajută AI în Trade Marketing
1. Analiza predictivă pentru promoții eficiente
AI poate analiza istoricul vânzărilor, sezonalitatea și comportamentul consumatorilor pentru a prezice ce tip de promoție va funcționa cel mai bine: reduceri de preț, pachete 2+1, cross-selling sau poziționare premium.
În trecut, alegerea tipului de promoție se baza mai mult pe experiența managerului de trade marketing și pe presiunea retailerului decât pe date concrete. AI schimbă radical acest proces. Algoritmii de machine learning pot procesa volume uriașe de date din vânzările anterioare, comportamentul consumatorilor, sezonalitate și chiar factori externi precum vremea sau trendurile de pe rețelele sociale. Rezultatul este o previziune precisă despre ce tip de campanie are șanse mai mari să reușească. De exemplu, AI poate arăta că într-un anumit oraș, un discount de 10% pentru cafea în lunile reci aduce o creștere de 35% a vânzărilor, în timp ce o promoție 2+1 gratuit funcționează mai bine vara. În loc de „trial and error”, brandurile iau decizii bazate pe date.
👉 Exemplu: un algoritm AI poate arăta că o reducere de 15% crește vânzările mai mult decât un 2+1 gratuit pentru un anumit brand de băuturi.
2. Optimizarea plasării pe raft (planograme inteligente)
Plasarea produsului influențează masiv decizia de cumpărare. AI generează planograme automate pe baza datelor: ce produse să fie la nivelul ochilor, ce combinații aduc cel mai mare coș de cumpărături și cum să folosești raftul pentru a maximiza vânzările.
Decizia de cumpărare se ia adesea în câteva secunde, chiar la raft. Vizibilitatea produsului este esențială, iar AI poate ajuta la construirea unor planograme inteligente care maximizează impactul vizual. Algoritmii iau în calcul vânzările per SKU, categoria, complementaritatea produselor și psihologia shopperului. Astfel, sistemul poate recomanda mutarea unui brand de biscuiți lângă cafea pentru a stimula achizițiile combinate sau poate sugera ce produse să fie plasate la nivelul ochilor pentru a atrage atenția rapid. În plus, aceste planograme pot fi actualizate dinamic, în funcție de sezonalitate sau stocuri. Practic, AI devine un „arhitect al raftului” care maximizează fiecare centimetru de spațiu disponibil.
👉 Exemplu: un algoritm poate sugera mutarea unui produs la capăt de gondolă pentru a crește vânzările cu +20%.
3. Monitorizare în timp real a execuției promoțiilor
Cu ajutorul computer vision și al aplicațiilor mobile, AI poate verifica prin fotografii dacă promoțiile din teren sunt implementate corect: afișe, standuri, prețuri.
Astfel, managerii de trade marketing nu mai depind exclusiv de rapoarte manuale ale agenților.
Una dintre cele mai mari provocări pentru echipele de trade marketing este verificarea implementării promoțiilor în teren. De multe ori, ce se negociază în birou nu se reflectă 100% la raft: standurile nu sunt montate, prețurile nu sunt corecte sau afișele lipsesc. Cu ajutorul computer vision, agenții din teren pot fotografia rafturile, iar AI verifică instant dacă produsele sunt la locul potrivit, dacă afișajele respectă brief-ul și dacă prețul afișat este cel corect. Acest lucru reduce erorile umane, scurtează timpul de raportare și oferă o imagine fidelă asupra execuției campaniilor. În loc de vizite multiple și controale costisitoare, managerii primesc rapoarte live, direct în dashboard-uri digitale.
4. Negocieri mai puternice cu retailerii
Un brand care merge la negocieri cu date clare generate de AI (ROI-ul ultimelor promoții, impactul pe categorie, creșterea traficului în magazin) are un avantaj net în fața retailerilor.
Negocierile dintre branduri și retaileri au fost mereu un joc de putere. Retailerii cer taxe mari pentru expunere, iar brandurile încearcă să demonstreze că merită investiția. AI aduce un avantaj competitiv major pentru producători, oferindu-le date clare și proiecții exacte despre ce impact au avut campaniile anterioare. De exemplu, un brand poate arăta prin simulări AI că investiția de 15.000 € într-o promoție nu doar că a crescut vânzările proprii, dar a adus retailerului și un trafic suplimentar de +12% în magazin. În loc de argumente subiective, negocierea devine o discuție bazată pe cifre și scenarii clare, ceea ce crește puterea de convingere a echipei de trade marketing.
👉 AI ajută la simularea mai multor scenarii: „Ce se întâmplă dacă investim în promoție 10.000€ vs 15.000€?”
5. Măsurarea ROI-ului promoțiilor
În loc să se bazeze doar pe volumele vândute, AI calculează impactul total:
- câți clienți noi au fost atrași
- ce procent a rămas loial brandului după promoție
- dacă promoția a crescut valoarea coșului de cumpărături
Succesul unei promoții nu ar trebui să fie evaluat doar prin creșterea vânzărilor pe termen scurt. AI permite o analiză mai complexă, care include impactul pe termen lung asupra comportamentului consumatorilor. Algoritmii pot răspunde la întrebări critice: câți clienți noi au fost atrași de promoție? Câți dintre ei au rămas loiali brandului după finalizarea campaniei? Promoția a dus la o creștere a valorii medii a coșului de cumpărături sau doar a generat „vânzări oportuniste”? Astfel, marketerii nu mai măsoară doar cantitatea, ci și calitatea rezultatelor. Un ROI calculat corect permite optimizarea bugetelor viitoare și crearea unor campanii care nu doar vând, ci și construiesc brand pe termen lung.
Exemple de tool-uri AI utile în Trade Marketing
- RetailNext – analizează traficul și comportamentul shopperilor în magazin
- Trax – computer vision pentru verificarea execuției promoțiilor pe raft
- Forecast AI – modele predictive pentru vânzări și stocuri
- Looker Studio + AI – dashboard-uri inteligente pentru raportare rapidă
Beneficiile AI pentru Trade Marketing
✔ Alegi doar promoțiile care aduc rezultate
✔ Optimizezi spațiul de raft și crești vizibilitatea brandului
✔ Ai date clare pentru negocieri cu retailerii
✔ Monitorizezi execuția fără deplasări inutile
✔ Reduci risipa bugetelor de marketing
Concluzie
AI nu înlocuiește intuiția și experiența echipelor de trade marketing, dar le oferă o „superputere” – capacitatea de a lua decizii bazate pe date, rapide și precise. Într-o piață competitivă, unde fiecare centimetru de raft contează, inteligența artificială face diferența între o promoție bună și una excepțională.
📌 Acest articol face parte din seria „AI în Marketing”
👉 Vezi toate articolele despre cum AI-ul ajută fiecare rol dintr-un departament de marketing în articolul-hub: AI în Marketing – articol principal
🗓️ Articolele din această serie sunt publicate săptămânal.
📬 Prin urmare revino sau abonează-te la newsletterul nostru pentru a nu rata noutățile.