This report provides a detailed breakdown of analyse billable percentage per technician for managed service providers.
De data dekt het volledige bereik van Autotask PSA-records die relevant zijn voor deze analyse, uitgesplitst naar de belangrijkste dimensies die je team nodig heeft voor dagelijkse beslissingen en klantrapportage.
Wie dit zou moeten gebruiken: Operations managers, service delivery leads, and MSP owners managing capacity
Hoe vaak: Wekelijks for scheduling, monthly for utilization reviews, quarterly for staffing decisions
EVALUATE
ROW(
"Total Billable Hours", [Billable],
"Total Hours Logged", [Total],
"Billable Pct vs Logged", [Billable % (vs Logged)],
"Non Billable Hours", [Total] - [Billable]
)De onderstaande tabel toont de billable uren, totale uren en het billable percentage per technician. De doelstelling-kolom laat zien hoe ver elke persoon van de 80% norm afzit.
| Resource | Hours | Tickets | Avg h/Ticket |
|---|---|---|---|
| Shannon Farley | 19 | 127 | 0.15 |
| Mark Glenn | 134 | 606 | 0.22 |
| Tracy Fitzpatrick | 1,290 | 4,803 | 0.27 |
| Nathan Curtis | 318 | 1,019 | 0.31 |
| Jennifer Liu | 319 | 821 | 0.39 |
| Brandon Bishop | 1,362 | 3,275 | 0.42 |
EVALUATE TOPN(10, SUMMARIZECOLUMNS('BI_Autotask_Time_Entries'[resource_name], "TotalHours", SUM('BI_Autotask_Time_Entries'[hours_worked]), "TicketCount", DISTINCTCOUNT('BI_Autotask_Time_Entries'[ticket_id]), "AvgHoursPerTicket", DIVIDE(SUM('BI_Autotask_Time_Entries'[hours_worked]), DISTINCTCOUNT('BI_Autotask_Time_Entries'[ticket_id]))), [AvgHoursPerTicket], ASC)Deze technicians declareren het overgrote deel van hun tijd. Hun hoge percentages wijzen op efficiënte ticketafhandeling en goede tijdregistratiegewoonten. Zij zijn het niveau waar het hele team naartoe moet werken.
Lage billable percentages bij technicians met veel uren zijn de grootste inkomstenderving. Niet de persoon die 50 uur per jaar logt met een slecht billable percentage, maar de persoon die 2.000 uur logt op 55%. Dat verschil betekent honderden niet-gefactureerde uren per maand.
EVALUATE
FILTER(
ADDCOLUMNS(
SUMMARIZE(
'BI_Autotask_Time_Entries',
'BI_Autotask_Time_Entries'[resource_name]
),
"Billable Hours", [Billable],
"Total Hours", [Total],
"Billable Pct", [Billable % (vs Logged)],
"Non Billable Hours", [Total] - [Billable]
),
[Billable Pct] < 0.70 && [Total Hours] >= 500
)
ORDER BY [Billable Pct] ASCOp 75,6% teambreed staat het verschil tussen huidige prestaties en de 80% norm voor ongeveer 2.200 niet-gedeclareerde uren. Het dichten van de helft van dit verschil tegen een tarief van €90/uur zou meer dan €100.000 per jaar opleveren.
Met 915 niet-billable uren is Allen de grootste verbeterskan. Onderzoek of dit structureel is (intern projectwerk) of gedragsmatig (onjuiste tijdregistratie). Dat bepaalt de aanpak.
Tracy Fitzpatrick (97,2%), Brandon Bishop (97,1%), Daniel Daniels (94,7%), Jonathon Burton (94,4%), Elizabeth Ortega (91,3%) en Maxwell Reed (89,6%) bewijzen dat 90% haalbaar is. Hun aanpak verdient navolging.
In Autotask is het billable percentage de verhouding tussen billable uren en totaal geregistreerde uren. Een tijdregistratie is billable als de vlag "is non-billable" op false staat. Dit rapport gebruikt exact die logica: het telt alle tijdregistraties per resource op, splitst ze in billable en niet-billable, en berekent het percentage.
80% is de meest gebruikte branchenorm voor MSP-technicians. Het houdt rekening met de realiteit dat een deel van de tijd altijd intern gaat: teamvergaderingen, training, administratie en pauzes. Verwachten dat 100% declarabel is, is niet realistisch. Onder de 70% wijst op structurele problemen. De 80% doelstelling is instelbaar in Proxuma als jouw MSP een andere norm hanteert.
Ja. Proxuma bevat kant-en-klare measures zoals "Billable % - This Week" en "Billable % - Last Week". Je kunt per weeknummer of per maand samenvatten via de datumsdimensie en trends over tijd bijhouden. Het live dashboard-versie van dit rapport ververst elke 15 minuten.
Billable % t.o.v. geregistreerd meet billable uren als aandeel van wat daadwerkelijk in Autotask is ingevoerd. Billable % t.o.v. capaciteit meet billable uren t.o.v. de volledige werkcapaciteit van de technician, inclusief uren die helemaal niet zijn geregistreerd. Die tweede metric is doorgaans lager en laat tegelijk billing-lacunes en registratieproblemen zien.
Meer AI-gegenereerde Power BI rapporten uit dezelfde dataset
Koppel Proxuma's Power BI integratie, gebruik een MCP-compatible AI om vragen te stellen en genereer op maat gemaakte rapporten - in minuten, niet in dagen.
Bekijk meer rapporten Aan de slag