Woher kommen diese Zahlen?
Jede Annahme offen zur Überprüfung
Nachfolgend: vollständige Berechnungsmethodik für jedes der 9 Module. Jeder Parameter hat eine Quelle, jede Annahme ist markiert. Die Spalte „Ihre Überprüfung" ist der Ort, wo Sie Ihre eigenen Ist-Zahlen eintragen - und sehen, wie sich das Ergebnis verändert.
Wie wir gerechnet haben - und was wir bewusst konservativ angesetzt haben
1. Jeder Parameter hat eine Quelle - öffentliche Daten (Branchenberichte, GUS, ICE), Schätzungen auf Basis von FMCG-Benchmarks, oder klar als „zur Überprüfung durch Wedel" markiert. 2. Das Basis-Szenario ist konservativ - wir verwenden die Untergrenze der Benchmarks. 3. Wir zählen keine indirekten Effekte - z.B. ist der Einfluss besserer Verfügbarkeit auf die Handelsbeziehung ein realer Gewinn, aber schwer zu quantifizieren - daher lassen wir ihn weg.
Ausgangsdaten - was wir wissen, was wir schätzen
| Parameter | Wert | Quelle | Sicherheit |
|---|---|---|---|
| Przychody roczne | ~1,17 mld zł | Raporty finansowe Lotte Wedel 2024 | Sicher |
| Udział eksportu | ~8–10% | Informacje prasowe, wywiady prezesa | Sicher |
| Liczba SKU | 200+ | Katalog produktów, strona wedel.pl | Sicher |
| Liczba pracowników | ~1.200–1.300 | Raporty, KRS | Sicher |
| Pijalnie Czekolady | 37 | Strona wedel.pl, media | Sicher |
| Koszty surowców (% przychodu) | ~35% | Benchmark FMCG czekolada (Euromonitor) | Schätzung |
| Budżet trade marketingu | ~7% przychodu | Benchmark FMCG Polska (Nielsen) | Schätzung |
| Odpisy MHD (% przychodu) | ~0,4% | Benchmark FMCG czekolada (McKinsey) | Schätzung |
| OOS rate (szczyty sezonowe) | ~4–6% | GS1 Polska, raporty ECR | Schätzung |
| Koszt jednego przezbrojenia | ~5.600 zł | Benchmark: czas × koszt maszynogodziny + odpad | Zur Überprüfung |
| Liczba przezbrojeń / rok | ~1.200 | Szacunek: 200 SKU × 6 serii/rok avg. | Zur Überprüfung |
| MAPE obecnej prognozy sprzedaży | ~20–25% | Benchmark FMCG (Oliver Wyman 2023) | Zur Überprüfung |
Wir schlagen vor: ein eintägiger Daten-Workshop, in dem wir diese Parameter gemeinsam anhand Ihrer tatsächlichen Daten überprüfen. Ergebnis des Workshops: korrigierte Kalkulation mit den genauen Wedel-Zahlen statt Benchmarks. Wir setzen uns gerne zusammen und schauen, wie sich das alles in Ihrer konkreten Situation gestaltet.
9 Module - 9 offene Kalkulationen
Klicken Sie auf ein Modul, um die vollständige Kalkulation mit Formel, Annahmen und Quellen zu sehen.
| Parametr | Wartość | Wzór / Źródło |
|---|---|---|
| Obecne odpisy MHD / rok | ~4,7 mln zł | 1.170M × 0,4% (benchmark FMCG) |
| Redukcja odpisów dzięki lepszej prognozie | –35% | McKinsey „AI in FMCG Supply Chain" 2023: 30–50% reduction |
| → Oszczędność odpisy | ~1,6 mln zł | 4,7M × 35% = 1,6M. Konserwatywne (dolna granica benchmarku). |
| Utracona sprzedaż OOS (szczyty) | ~8,2 mln zł | 1.170M × 5% OOS rate × 14% przypisane sezonowym SKU |
| Redukcja OOS dzięki lepszej prognozie | –50% | Oliver Wyman 2023: AI forecasting reduces OOS by 40–60% |
| → Odzyskana sprzedaż | ~4,1 mln zł | 8,2M × 50% = 4,1M |
| Nadgodziny + ekspresowe dostawy | ~4,0 mln zł | Szacunek: 3–4% kosztów logistycznych = 3,5% × ~115M |
| Redukcja przez lepsze planowanie | –50% | Benchmark: stabilniejszy plan = mniej „fire-fighting" |
| → Oszczędność produkcja + logistyka | ~2,0 mln zł + 1,1 mln zł | 4,0M × 50% split na produkcję i logistykę |
| RAZEM Moduł 1 | 12,4 mln zł | Ostrożny = 8,1 mln zł | Optymistyczny = 16,8 mln zł |
MAPE obecnej prognozy. Jeśli Wasz obecny MAPE to 15% (nie 22%), efekt będzie mniejszy (~8 mln zł). Jeśli 28% — większy (~16 mln zł). To jest parametr nr 1 do sprawdzenia w warsztacie danych.
| Surowiec | Roczny zakup | Poprawa ceny | Oszczędność | Źródło benchmarku |
|---|---|---|---|---|
| Kakao | ~180 mln zł | –3,0% | 5,4 mln | Roczny zakup: 35% przychodów × 44% udział kakao. Poprawa: dolna granica 2–5% z lit. (Gartner 2023) |
| Cukier | ~85 mln zł | –2,0% | 1,7 mln | Niższa zmienność niż kakao → mniejszy efekt |
| Mleko w proszku | ~65 mln zł | –1,2% | 0,8 mln | Stabilny rynek, efekt głównie sezonowy |
| Orzechy laskowe | ~40 mln zł | –1,8% | 0,7 mln | Zmienność wysoka (Turcja), ale niski wolumen |
| RAZEM | 8,6 mln zł | Ostrożny: 5,2 mln | Optymistyczny: 13,4 mln |
Struktura kosztów surowcowych. Przyjęliśmy 35% przychodu na surowce (benchmark FMCG czekolada). Jeśli u Wedla to 30% — wynik spada do 7,4 mln. Jeśli 40% (przy obecnych cenach kakao prawdopodobne) — rośnie do 9,8 mln. Parametr do weryfikacji w warsztacie.
| Parametr | Wartość | Wzór / Źródło |
|---|---|---|
| Przezbrojeń / rok | ~1.200 | Do weryfikacji. Szacunek: 5 linii × 240 dni × 1 przezbrojenie/dzień |
| Śr. czas przezbrojenia | 45 min | Benchmark FMCG czekolada (typowe: 30–90 min) |
| Redukcja przezbrojeń | –28% | Literatura OR (scheduling optimization): 20–35% typowe |
| Odzyskane godziny / rok | 252 h | 1.200 × 45 min × 28% / 60 = 252 h |
| Koszt maszynogodziny | ~9.500 zł | Benchmark: przychód na maszynogodzinę (1,17 mld / 5 linii / ~24.000 h) |
| → Odzyskany czas | 2,4 mln zł | 252 h × 9.500 zł/h |
| Redukcja odpadu | 51 ton | 180 ton/rok × 28% mniej przezbrojeń |
| → Oszczędność odpad | 1,5 mln zł | 51 t × 29 zł/kg (śr. koszt produkcji) |
| → Mniej nadgodzin (sezon BN) | 0,9 mln zł | Szacunek: mniej zmian weekendowych w T46–T51 |
| RAZEM | 4,8 mln zł | Ostrożny: 3,2 mln | Optymistyczny: 6,4 mln |
| Pozycja | Kwota | Założenie |
|---|---|---|
| Mniejsze odpisy (–40%) | 1,7 mln | 4,2 mln zł odpisów × 40% redukcja (benchmark: 35–50%) |
| Mniej zwrotów „krótka data" | 0,9 mln | Szacunek zwrotów: ~2% obrotu pralin. Redukcja 62%. |
| Lepsza alokacja eksportowa | 0,5 mln | Na eksport wyłącznie partie z długim realnym MHD |
| RAZEM | 3,1 mln zł | Ostrożny: 2,0 mln | Optymistyczny: 4,2 mln |
| Pozycja | Kwota | Założenie |
|---|---|---|
| Optymalizacja sortimentu | 1,6 mln | 37 lokali × śr. +18% obrót underperformers (8 lokali) × ~35k zł/tyg. |
| Scoring nowej lokalizacji | 1,2 mln | 1 nowa Pijalnia/rok w optymalnej vs. „intuicyjnej" lokalizacji: +30% ROI |
| Cross-sell muzeum | 0,6 mln | 350k gości × 12% conversion × 14 zł śr. kupon |
| Sezonowa rotacja | 0,4 mln | Letnie menu w 14 lokalizacjach galeriowych |
| RAZEM | 3,8 mln zł | Ostrożny: 2,4 mln | Optymistyczny: 5,2 mln |
| Pozycja | Kwota | Założenie |
|---|---|---|
| Budżet trade marketingu | ~80 mln zł | ~7% przychodu (benchmark FMCG PL). Do weryfikacji. |
| Realokacja z low→high ROI | 5,8 mln | 40% waste × 18% lepszy ROI po realokacji (Bain 2023: 15–25%) |
| Eliminacja negatywnych ROI | 2,2 mln | 20% akcji × negatywna marżowość → stop = oszczędność netto |
| Lepsze negocjacje z sieciami | 1,2 mln | Dane uplift jako argument → 2% lepsza cena za drugą ekspozycję |
| RAZEM | 9,2 mln zł | Ostrożny: 5,8 mln | Optymistyczny: 14,0 mln |
| Pozycja | Kwota | Założenie |
|---|---|---|
| Ochrona listingów eksportowych | 2,2 mln | 1 delisting eksportowy (Japonia/Korea) = ~2 mln zł sprzedaży. Prawdopodobieństwo: ~1/rok bez monitoringu. |
| Wczesna korekta receptury | 1,4 mln | Korekta w M14 vs. M20 = 6 mies. mniej partii z driftem × koszt recallu |
| Brand equity protection | 0,9 mln | Szacunek: 0,08% przychodu (konserwatywne, trudne do zmierzenia) |
| RAZEM | 4,5 mln zł | Najtrudniejszy do skwantyfikowania. Ostrożny: 2,2 mln. |
| Pozycja | Kwota | Założenie |
|---|---|---|
| Zapobieżone delistingi | 4,2 mln | Szacunek: 2–3 delistingi/rok × śr. 1,5–2,5 mln utracone per delisting (top sieci) |
| Szybsza reakcja na konkurencję | 1,2 mln | 8 tyg. wcześniejsza interwencja przy agresji Mondelez/Ferrero |
| Dane do negocjacji | 0,8 mln | Rotacja Wedel vs. Milka jako argument → lepszy share of shelf |
| RAZEM | 6,2 mln zł | Silnie zależne od liczby realnych delistingów. Ostrożny: 3,0 mln. |
| Pozycja | Kwota | Założenie |
|---|---|---|
| Unikanie OOS przy demand spike | 3,2 mln | Szacunek: 2 viral events/rok × 300% spike × OOS loss bez ostrzeżenia |
| Proaktywna ekspansja eksportowa | 1,8 mln | 1 nowy rynek wcześniej = +10% eksport w tym rynku |
| Insights dla R&D | 0,8 mln | 1 nowy wariant zainspirowany trendem social = ~0,8 mln rocznej sprzedaży |
| RAZEM | 5,8 mln zł | Najtrudniejszy do przewidzenia. Ostrożny: 2,0 mln. |
Das Gesamtbild - drei Szenarien
Das sind 3,3% des Umsatzes. Bei einer Investition von ~0,8 Mio. PLN in den Modellaufbau. ROI >47× selbst im schlechtesten Fall.
Diese Kalkulationen basieren auf öffentlich zugänglichen Daten und Branchen-Benchmarks. Sie können zu hoch oder zu niedrig sein - das hängt von der Realität bei Wedel ab. Deshalb schlagen wir vor: einen eintägigen Daten-Workshop, in dem wir gemeinsam Ihre echten Zahlen in diese Formeln einsetzen. Ergebnis: korrigierte Kalkulation mit ±10% Genauigkeit statt ±40%. Dann fragt der CEO nicht mehr „woher kommen diese Zahlen?" - weil er gesehen hat, wie sie entstanden sind.