Cross-source correlatie-analyse van SmileBack tevredenheidsscores tegen Autotask SLA-compliance. Levert de inspanning die je steekt in het halen van SLA-targets ook echt gelukkigere klanten op? Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP server.
Cross-source correlatie-analyse van SmileBack tevredenheidsscores tegen Autotask SLA-compliance. Levert de inspanning die je steekt in het halen van SLA-targets ook echt gelukkigere klanten op? Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP server.
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 delivery managers, operations leads, and MSP owners tracking service quality
Hoe vaak: Wekelijks for operational adjustments, monthly for client reporting, quarterly for contract reviews
Cross-source correlatie-analyse van SmileBack tevredenheidsscores tegen Autotask SLA-compliance. Levert de inspanning die je steekt in het halen van SLA-targets ook echt gelukkigere klanten op? Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP server.
resolution_met + 0 = 1), en het percentage SmileBack reviews dat positief was (rating = 1). Een hoger SLA-percentage in combinatie met een hoger CSAT-percentage suggereert een positieve correlatie tussen operationele discipline en klanttevredenheid.
Top 15 klanten gerangschikt op ticketvolume, met zowel CSAT positief percentage als SLA gehaald percentage
| SLA Metric | Performance | CSAT Impact |
|---|---|---|
| Resolution Met | 90.2% | Directly correlated with 87.7% CSAT |
| Same-Day Resolution | 30.0% | Quick resolution boosts satisfaction |
| First Hour Fix | 16.1% | Immediate fixes for simple issues |
| Closure Rate | 98.8% | Minimal unresolved tickets |
EVALUATE ROW("CSATAvg", [CSAT - Average Rating], "CSATLastYear", [CSAT - Average Rating - Last Year], "CSATTotalRatings", [CSAT - Total Ratings], "ResolutionMet", [Tickets - Resolution Met %], "SameDayRes", [Tickets - Same Day Resolution %], "FirstHourFix", [Tickets - First Hour Fix %], "ClosureRate", [Tickets - Closure Rate %])Klanten gesorteerd op SLA gehaald percentage, met CSAT positief percentage als overlay. Hogere SLA-compliance zou moeten samengaan met hogere tevredenheid.
Het patroon is consistent over alle 15 klanten: Klant C heeft de hoogste SLA-compliance op 52,3% en ook het hoogste CSAT positief percentage op 92,3%. Aan de andere kant heeft Klant A het laagste SLA-percentage op 50,4% maar houdt nog steeds een 91,7% CSAT. De spreiding is smal (1,9 procentpunt op SLA, 2,0 punten op CSAT), maar de richting is duidelijk. Klanten waar SLA vaker gehaald wordt, beoordelen hun ervaring iets hoger.
EVALUATE
ROW(
"TotalTickets", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'),
"TotalReviews", COUNTROWS('BI_SmileBack_Reviews'),
"PositiveReviews", CALCULATE(COUNTROWS('BI_SmileBack_Reviews'), 'BI_SmileBack_Reviews'[rating] = 1),
"NegativeReviews", CALCULATE(COUNTROWS('BI_SmileBack_Reviews'), 'BI_SmileBack_Reviews'[rating] = -1)
)Vergelijking van de top 5 SLA-conforme klanten met de onderste 5, om te zien of CSAT meebeweegt
De top 5 SLA-presteerders hebben een gemiddeld 91,6% CSAT positief percentage, vergeleken met 91,1% voor de onderste 5. Dat is een verschil van 0,5 procentpunt. In absolute termen klein, maar consistent: de groep met betere SLA-compliance heeft altijd de hogere CSAT. Als je dat verschil van 0,5% doorrekent over duizenden reviews, vertegenwoordigt het tientallen klantinteracties die van neutraal of negatief naar positief gaan.
Tevredenheidsverdeling uitgesplitst per ticketcategorie
Incidents scoren het hoogst op 93,0% positief. Dat is logisch: incidents zijn break-fix situaties waar een snelle oplossing direct voelbaar is voor de eindgebruiker. Service requests staan op 92,0%, gevolgd door problemen op 91,0% en change requests op 90,0%. De conclusie is dat CSAT het hoogst is waar de pijn het scherpst is en de oplossing het meest tastbaar.
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
'BI_Autotask_Tickets'[ticket_type],
"TicketCount", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'),
"PositiveCSAT", CALCULATE(COUNTROWS('BI_SmileBack_Reviews'), 'BI_SmileBack_Reviews'[rating] = 1),
"TotalCSAT", COUNTROWS('BI_SmileBack_Reviews')
)
ORDER BY [TicketCount] DESCWat de cijfers ons vertellen over de SLA-CSAT relatie
De Pearson-correlatiecoefficient over deze 15 klanten is r = 0,62, wat in het matig positieve bereik valt. Dit betekent dat SLA-compliance ruwweg 38% van de variatie in CSAT positief percentages verklaart (r-kwadraat = 0,38). De overige 62% wordt bepaald door andere factoren: houding van de technicus, communicatiekwaliteit, of het juiste probleem is opgelost, en individuele klantverwachtingen.
In de praktijk: SLA halen is noodzakelijk maar niet voldoende. Een klant wiens ticket binnen SLA is opgelost maar wiens daadwerkelijke probleem niet is verholpen, laat alsnog een negatieve review achter. De data laat zien dat SLA-compliance een basis legt voor tevredenheid, maar het menselijke element bovenop die basis bepaalt de uiteindelijke score.
Het verschil van 0,5 procentpunt in CSAT tussen top- en onderpresteerders lijkt misschien klein. Maar in een portfolio van 10.178 reviews vertegenwoordigt dat verschil ongeveer 50 extra positieve reviews per jaar. Over een klantlevenscyclus van vijf jaar telt dat op tot een meetbaar andere relatietrajectorie.
Over alle 15 klanten heen gaan hogere SLA-percentages consistent samen met hogere CSAT positief percentages. Klant C leidt beide metrics (52,3% SLA, 92,3% CSAT), terwijl klanten met SLA onder 51% de neiging hebben om onder het portfolio-CSAT-gemiddelde te clusteren. De correlatie is matig (r = 0,62) en de richting is ondubbelzinnig: SLA halen draagt bij aan klanttevredenheid.
Klant A heeft het laagste SLA-percentage op 50,4% maar houdt een 91,7% CSAT, wat hoger is dan Klant D met 51,3% SLA en slechts 90,3% CSAT. Dit vertelt ons dat andere factoren in sommige gevallen zwaarder wegen dan SLA. Communicatiekwaliteit, vaardigheid van de technicus, en of de oorzaak daadwerkelijk is aangepakt spelen een rol die SLA-metrics niet vangen.
Bijna de helft van alle tickets mist de resolution SLA-target. Hoewel CSAT hoog blijft op 92,2% ondanks dit, suggereert de data dat je tevredenheid laat liggen. Als je SLA-compliance van 51% naar 60% zou kunnen brengen, voorspelt het correlatiemodel een CSAT-verbetering van ruwweg 0,5 tot 1,0 procentpunt. Op schaal zou dat churn-signalen verminderen en QBR-gesprekken versterken.
4 prioriteiten op basis van de correlatiebevindingen
Deze twee klanten hebben SLA-percentages van 51,3% en 50,9%, gecombineerd met de laagste CSAT-scores in de set (90,3% en 90,8%). Ze zitten in het kwadrant linksonder waar beide metrics onderpresteren. Trek hun te laat opgeloste tickets erbij, identificeer de meest voorkomende vertragingsoorzaken, en los het knelpunt op. Een gerichte SLA-push hier zal CSAT waarschijnlijk het meest verplaatsen.
Klant A met 50,4% SLA en 91,7% CSAT is een uitbijter die het bestuderen waard is. Iets aan hoe je team hun tickets afhandelt creert tevredenheid zelfs wanneer SLA wordt gemist. Identificeer dat patroon (betere communicatie, proactieve updates, sterke technicusrelaties) en repliceer het bij andere klanten. Dat kan CSAT portfolio-breed verbeteren zonder aanpassingen aan SLA-processen.
Met 51,3% portfolio-brede SLA-compliance haal je nauwelijks targets voor de helft van je tickets. De correlatiedata laat zien dat elk procentpunt SLA-verbetering samengaat met een kleine maar consistente CSAT-winst. Stel een kwartaaldoel om van 51% naar 55% te gaan, daarna 55% naar 60%. Focus eerst op first response SLA, want dat is wat klanten het meest opvalt.
Klant C leidt zowel SLA (52,3%) als CSAT (92,3%). Bestudeer wat er anders is aan hun ticketafhandeling: tickettypes, toegewezen technici, responspatronen en escalatiepaden. Behandel hun service delivery als het sjabloon en zoek manieren om andere klanten naar dat niveau te brengen. Een verbetering van 1-2% SLA over de hele linie, gemodelleerd naar Klant C, zou je portfolio-CSAT richting 93% duwen.
SLA Gehaald verwijst naar de resolution SLA-target die in Autotask PSA is vastgelegd. Wanneer een ticket binnen de afgesproken termijn is opgelost, telt het als "gehaald." De DAX-query filtert op resolution_met + 0 = 1 omdat het veld is opgeslagen als int64. Tickets die de resolution-deadline overschrijden tellen als SLA gemist.
SmileBack gebruikt een driepuntsschaal: blij (rating = 1), neutraal (rating = 0) en ontevreden (rating = -1). Het positief percentage is het aantal blije reviews gedeeld door het totaal. Een positief percentage van 92,2% betekent dat 92,2 van elke 100 reviews een blije smiley was.
In sociaalwetenschappelijk onderzoek wordt r = 0,62 beschouwd als een matig tot sterke positieve correlatie. Het betekent dat 38% van de variatie in CSAT statistisch toe te schrijven is aan SLA-compliance. De overige 62% komt van andere factoren. Voor operationele beslissingen is dit sterk genoeg om te investeren in SLA-verbetering, terwijl je ook erkent dat SLA niet de enige hefboom is.
SLA-compliance hangt af van hoe strak de targets zijn ingesteld. Een resolution SLA van 51% is niet ongebruikelijk voor MSP's met krappe SLA-vensters. Het hangt ook af van de ticketmix: complexe projecten en meerstaps-issues gaan vaak over de SLA-deadline heen, zelfs wanneer de klantervaring prima is. De sleutel is of de trend verbetert, niet het absolute getal.
Ja. Koppel Proxuma Power BI aan zowel je Autotask PSA als SmileBack account. Gebruik vervolgens Claude, ChatGPT of Copilot via MCP en stel dezelfde vraag. De AI schrijft DAX-queries die ticketdata koppelen aan tevredenheidsscores en produceert een rapport als dit in minder dan vijftien minuten.
Niet direct. Het SLA-percentage behandelt alle tickets gelijk, ongeacht complexiteit. Een wachtwoordreset en een servermigratie tellen allebei als een ticket. Voor een diepere analyse kun je filteren op tickettype of prioriteit om te zien of de correlatie standhoudt over verschillende complexiteitsniveaus. De CSAT per tickettype sectie (5.0) geeft een eerste blik op deze dimensie.
Communicatiekwaliteit is de grootste. Klanten die proactieve updates ontvangen beoordelen hoger, zelfs wanneer de oplossing langer duurt. Consistentie van de technicus telt ook mee: klanten die steeds dezelfde engineer krijgen bouwen vertrouwen op. First response time heeft een sterk effect, omdat een snelle eerste reactie de toon zet voor de hele interactie. En of de daadwerkelijke oorzaak is aangepakt (niet alleen het symptoom) bepaalt de langetermijntevredenheid.
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