Een cross-platform analyse van SmileBack-tevredenheidsdata en de HubSpot-verlengingspipeline om te testen of het CSAT-traject contractverlengingen kan voorspellen. Omvat 7 klanten met CSAT-data, 115 HubSpot-deals en het datakoppelingsgat tussen beide systemen.
Een cross-platform analyse van SmileBack-tevredenheidsdata en de HubSpot-verlengingspipeline om te testen of het CSAT-traject contractverlengingen kan voorspellen. Omvat 7 klanten met CSAT-data, 115 HubSpot-deals en het datakoppelingsgat tussen beide systemen.
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: Service managers, account managers, and MSP leadership tracking customer experience
Hoe vaak: Wekelijks for trend monitoring, monthly for team reviews, quarterly for QBRs
Een cross-platform analyse van SmileBack-tevredenheidsdata en de HubSpot-verlengingspipeline om te testen of het CSAT-traject contractverlengingen kan voorspellen. Omvat 7 klanten met CSAT-data, 115 HubSpot-deals en het datakoppelingsgat tussen beide systemen.
Topniveau-metrics uit SmileBack CSAT-beoordelingen en de HubSpot-dealpipeline.
SmileBack positief percentage voor alle klanten met voldoende enquetevolume, gekoppeld aan servicekwaliteitsindicatoren.
| Metric | Current | Last Year | Change |
|---|---|---|---|
| CSAT Average | 87.7% | 78.3% | +12.0% |
| Total Ratings | 10,178 | - | - |
| Closure Rate | 98.8% | - | - |
EVALUATE ROW("CSATAvg", [CSAT - Average Rating], "CSATLastYear", [CSAT - Average Rating - Last Year], "CSATTotalRatings", [CSAT - Total Ratings], "ClosureRate", [Tickets - Closure Rate %])HubSpot-dealuitkomsten voor bedrijven gekoppeld via Bridge_All_Companies, samen met beschikbare CSAT-data.
| Bedrijf | CSAT Pos% | Deals Gewonnen | Sluitingspercentage | Status |
|---|---|---|---|---|
| Client A | 90.3% | 16 | 16.7% | Beide systemen |
| Client F | -- | 1 | 100% | Alleen HubSpot |
| Client K | -- | 1 | 100% | Alleen HubSpot |
| Client I | 100.0% | -- | -- | Alleen CSAT |
| Client D | 89.4% | -- | -- | Alleen CSAT |
| Client B | 79.4% | -- | -- | Alleen CSAT |
EVALUATE
TOPN(10,
FILTER(
ADDCOLUMNS(
VALUES(Bridge_All_Companies[company_id]),
"CompName", CALCULATE(MAX('BI_Autotask_Companies'[company_name])),
"CSAT", [CSAT - Average Rating],
"CSATLastYear", [CSAT - Average Rating - Last Year],
"DealsWon", [HubSpot - Deals Won],
"ClosedRate", [HubSpot - Closed Rate]
),
NOT(ISBLANK([DealsWon]))
),
[DealsWon], DESC
)Waarom het verband tussen tevredenheid en verlenging niet bewezen kan worden met de huidige data, en wat er nodig is om dat op te lossen.
Het kernprobleem is niet lage tevredenheid of een laag sluitingspercentage. Het probleem is dat de twee systemen met deze informatie nauwelijks verbonden zijn. SmileBack vangt post-ticket feedback voor 7 klanten. HubSpot volgt de dealpipeline voor 3 bedrijven. Slechts 1 daarvan overlapt. Je kunt geen churn-voorspellingsmodel bouwen op een enkel datapunt.
Dit gat is geen technische beperking van Power BI. Het is een operationeel gat: verlengingsdeals worden niet consistent aangemaakt in HubSpot voor klanten met SmileBack-enquetes, en andersom. Zolang beide systemen niet dezelfde klantbasis dekken, blijft deze analyse theoretisch.
Klanten waar de combinatie van CSAT-score en servicekwaliteitsmetrics wijst op mogelijk risico, zelfs zonder CRM-bevestiging.
Client J valt op als het account met het hoogste risico. De CSAT staat op 88,6%, maar de eerste reactie SLA wordt slechts 43,2% van de tijd behaald. Dat is een leading indicator: de klant beoordeelt individuele interacties positief, maar de structurele dienstverlening faalt. Als eerste reactie blijft zakken, volgt tevredenheid binnen 1-2 kwartalen.
Client B heeft de laagste CSAT (79,4%) maar sterke SLA-prestaties met 88,2% eerste reactie en 91,7% oplossing. Dit wijst erop dat de ontevredenheid niet over snelheid gaat. Het kan communicatiekwaliteit zijn, verwachtingsverschillen, of ticketvolume-vermoeidheid (9.307 alerts).
Client A is het enige account waar churn-risico gekruist kan worden met dealdata. Met 16 deals gewonnen en een sluitingspercentage van 16,7% is de verlengingspipeline actief. De 89,4% CSAT gecombineerd met 73,7% eerste reactie behaald is een aandachtspunt. Dat gat in eerste reactie is breed genoeg om tevredenheid over tijd uit te hollen.
EVALUATE
ROW(
"AvgCSAT", [CSAT - Average Rating],
"TotalDeals", [HubSpot - Deals Total],
"DealsWon", [HubSpot - Deals Won],
"ClosedRate", [HubSpot - Closed Rate]
)Slechts 1 van de 7 CSAT-gevolgde klanten heeft bijbehorende HubSpot-dealrecords. Een enkel datapunt kan geen correlatie tussen tevredenheidstrends en verlengingsuitkomsten vaststellen of weerleggen. Dit is een data-integratieprobleem, geen analyseprobleem.
88,6% positieve CSAT gecombineerd met 43,2% eerste reactie SLA is een leading indicator van toekomstige ontevredenheid. Wanneer klanten merken dat tickets te lang duren voor een eerste reactie, is de sentimentomslag doorgaans plotseling in plaats van geleidelijk.
Met 79,4% positief percentage bij 88,2% eerste reactie en 91,7% oplossings-SLA, zit de bron van ontevredenheid niet in leveringssnelheid. Waarschijnlijk gaat het om communicatiekwaliteit, verwachtingen, of het volume van 9.307 alerts dat voor frustratie zorgt.
100% positieve CSAT met 92,3% eerste reactie en 97,5% oplossings-SLA over 2.646 alerts. Wat dit team doet voor Client I moet gedocumenteerd en gerepliceerd worden naar andere accounts.
De zakelijke vraag was: voorspelt het CSAT-traject verlenging? Het eerlijke antwoord is: dat kunnen we nog niet zeggen. Niet omdat het verband niet bestaat, maar omdat de data-infrastructuur om het te testen er niet is. SmileBack en HubSpot dekken vrijwel volledig verschillende klantpopulaties.
Wat de data wel laat zien is dat CSAT alleen een slechte proxy is voor servicegezondheid. Client J heeft een sterk 88,6% positief percentage, maar eerste reactie SLA-prestaties van 43,2% vertellen een ander verhaal. Als je alleen naar CSAT zou kijken, mis je het operationele risico. Andersom heeft Client B de slechtste CSAT met 79,4%, maar bovengemiddelde SLA-prestaties. De ontevredenheidsfactor daar is iets heel anders.
Het 15,7% deal-sluitingspercentage in HubSpot roept een apart punt op. 97 van 115 deals zijn verloren of staan nog open. Of dit te maken heeft met pipelinekwaliteit, verkoopuitvoering, of CRM-hygiene is onduidelijk uit de data alleen. Maar als deze deals verlengingskansen bevatten, zou een sluitingspercentage van 15,7% op verlengingen alarmerend zijn.
Client A is het proof of concept. Het is het enige account dat in zowel SmileBack (90,3% CSAT) als HubSpot (16 deals gewonnen) voorkomt. Het sluitingspercentage van 16,7% bij een sterke CSAT-score suggereert dat tevredenheid en sluitingspercentage misschien niet zo direct correleren als verwacht. Of het suggereert dat de HubSpot-pipeline veel niet-verlengingskansen bevat die de metric vertroebelen.
Stappen om het datagat te dichten en een werkend churn-voorspellingssysteem te bouwen.
De 6 klanten met SmileBack-data en geen HubSpot-deals hebben deze maand verlengingsrecords nodig. Zonder dealrecords is er geen uitkomst om te correleren met tevredenheid. Dit is een eenmalige setuptaak van 30 minuten die de hele analyse vrijgeeft.
Verifieer dat elke SmileBack-bedrijfsnaam correct mapt naar het juiste Bridge_All_Companies ID. Voer een handmatige audit uit van de 7 CSAT-klanten tegen de bridge-tabel. Los naamverschillen op en vul ontbrekende company_id-links aan. Dit is de basis voor alle cross-platform rapportage.
43,2% eerste reactie behaald is een kritiek operationeel gat dat binnen 1-2 kwartalen in de CSAT zichtbaar wordt. Haal de tijdregistratie- en ticketdata op voor Client J over de laatste 90 dagen. Stel vast of dit een capaciteitsprobleem, routeringsprobleem, of een contract is dat andere SLA-tiers nodig heeft.
79,4% CSAT met sterke SLA-cijfers betekent dat het probleem niet leveringssnelheid is. Plan een kwartaal-businessreview met Client B om de werkelijke pijnpunten te identificeren. Mogelijke oorzaken: alert-vermoeidheid door 9.307 tickets, communicatiegaten, of verwachtingsverschillen.
SmileBack gebruikt een -1/0/1 schaal (negatief/neutraal/positief). Het positief percentage is het percentage reacties met +1 van alle reacties. Een 87,7% positief percentage betekent dat 87,7% van alle enquetereacties positief was.
SmileBack en HubSpot zijn aparte systemen met verschillende data-invoerworkflows. SmileBack vangt post-ticket-enquetes (dienstverlening), terwijl HubSpot de verkooppipeline volgt (commerciele relaties). De meeste MSP's maken geen verlengingsdeals aan in HubSpot voor elke managed services-klant.
Onderzoek wijst uit dat tevredenheidstrends (de richting over tijd) meer voorspellend zijn dan momentopnames. Een klant die van 95% naar 80% daalt in 6 maanden is een sterker signaal dan een stabiele 82%. Om dit te detecteren heb je consistente enquetedekking en minimaal 12 maanden historie per klant nodig.
Bridge_All_Companies is een opzoektabel in het Proxuma Power BI-datamodel die bedrijfs-ID's over verschillende platformen (Autotask, HubSpot, SmileBack, IT Glue, etc.) mapt naar een enkel uniform ID. Wanneer de mapping compleet is, maakt het cross-platform analyses zoals dit rapport mogelijk.
Dat hangt af van wat die deals vertegenwoordigen. Als het nieuwe business-prospecting betreft, is 15,7% niet ongewoon voor B2B-diensten. Als het voornamelijk verlengingskansen voor bestaande klanten zijn, dan ja, een sub-20% verlengingssluitingspercentage is een serieus punt dat direct onderzocht moet worden.
Ja. Kopieer een query uit de toggles hierboven en plak het in DAX Studio of de Power BI Desktop performance analyzer. De queries verwijzen naar standaard Proxuma-datamodeltabellen en measures die in elke Proxuma Power BI-implementatie bestaan.
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