revenue-concentration

收入集中风险

概述

衡量业务对少数客户的依赖程度。计算每位客户的收入占比，得出赫芬达尔-赫希曼指数（HHI），并标记危险的集中程度。

使用的 Wilson 工具

• transaction_search — 查找所有收入交易，并按客户或来源分组，以计算每位客户的收入总额

工作流

1. 询问分析周期（建议采用 12 个月，以提高准确性）。
2. 使用 transaction_search 查找所有收入款项（正数金额）。
3. 按供应商／收款方名称分组，计算每位客户的收入总额。
4. 将每位客户的收入占比计算为总收入的百分比。
5. 计算赫芬达尔-赫希曼指数：HHI = 每位客户的市场份额百分比的平方之和。
6. 生成报告：

REVENUE CONCENTRATION — [Period]
═══════════════════════════════════════════════════
Client              Revenue     Share    Cumulative
───────────────────────────────────────────────────
Acme Corp           $48,000     40.0%      40.0%
Beta LLC            $30,000     25.0%      65.0%
Gamma Inc           $18,000     15.0%      80.0%
Delta Co            $12,000     10.0%      90.0%
Other (3 clients)   $12,000     10.0%     100.0%
───────────────────────────────────────────────────
Total Revenue      $120,000    100.0%

Herfindahl Index (HHI):  2,550
Concentration Level:     HIGH
Top Client Dependency:   40.0%

Risk Assessment:
  - Losing Acme Corp would eliminate 40% of revenue
  - Top 2 clients = 65% of revenue
  - Top 3 clients = 80% of revenue
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7. 解读 HHI：
   • 低于 1,500：集中度低（多元化）
   • 1,500-2,500：集中度中等
   • 高于 2,500：集中度高（风险较高）
8. 将任何占比高于 25% 的单一客户标记为关键客户风险。
9. 建议目标：单一客户占比不高于 20%，前三大客户合计占比低于 50%。

不使用 Wilson 时

1. 导出过去 12 个月的银行交易 CSV 文件。
2. 仅筛选收入（大多数银行导出数据中的正数金额）。
3. 添加“客户”列，并为每笔存款标记来源客户。
4. 创建数据透视表：行 = 客户，值 = 金额总和。按降序排序。
5. 收入占比：=ClientRevenue/TotalRevenue*100。
6. HHI：在新列中，将每个占比平方：=Share^2。然后使用 =SUM(SquaredShares)。
7. 如需计算累计占比，使用 =SUM($B$2:B2)/TotalRevenue*100（假设 B 列为收入，且已按降序排序）。
8. 美国 DOJ 在反垄断分析中使用 HHI，采用相同的阈值：低于 1,500 = 集中度低，1,500-2,500 = 中等，高于 2,500 = 集中度高。同样的逻辑也适用于收入风险分析。

重要说明

• 4 位客户的收入完全均等分布时，HHI 为 2,500（仍属中等）。需要有 7 位或更多大致均等的客户，才能达到“集中度低”。
• 如果头部客户已签订有约束力的合同（年度合同、长期顾问协议），收入集中本身并不一定有问题。风险在于毫无预警地失去大客户。
• 每季度跟踪一次。如果单一客户的占比正在上升，应积极投入资源，让收入来源更加多元化。
• 同时考虑收入集中度和利润集中度。某位客户贡献了 40% 的收入，却贡献了 60% 的利润，风险会更大。