“Gemiddelde Omzet Per Klant Per Maand: Wat Is Uw MSP Benchmark?”
Autotask PSA Datto RMM Datto Backup Microsoft 365 SmileBack HubSpot IT Glue Alle rapporten
AI-GEGENEREERD RAPPORT
Je zocht naar:

Gemiddelde Omzet Per Klant Per Maand: Wat Is Uw MSP Benchmark?

Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP-server. Maandelijkse omzet per actieve betalende klant over 12 maanden, met klantoverzicht op totale omzet. Rapport-ID: PRX-3940.

Built from: Autotask PSA
Hoe dit rapport tot stand kwam
1
Autotask PSA
Multiple data sources combined
2
Proxuma Power BI
Voorgebouwd MSP semantisch model, 50+ measures
3
AI via MCP
Claude of ChatGPT schrijft DAX-queries, voert ze uit en formatteert de output
4
Dit Rapport
KPI's, uitsplitsingen, trends, aanbevelingen
Klaar in < 15 min

Gemiddelde Omzet Per Klant Per Maand: Wat Is Uw MSP Benchmark?

Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP-server. Maandelijkse omzet per actieve betalende klant over 12 maanden, met klantoverzicht op totale omzet. Rapport-ID: PRX-3940.

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: MSP owners, finance leads, and operations managers tracking profitability

Hoe vaak: Maandelijks for financial reviews, quarterly for strategic planning, op aanvraag for pricing decisions

Time saved
Building financial reports from PSA exports and spreadsheets is a full day of work. This report delivers it in minutes.
Margin visibility
Revenue numbers alone do not tell the story. This report connects revenue to cost for true profitability.
Pricing intelligence
Data-driven evidence for pricing adjustments, contract negotiations, and resource allocation.
RapportcategorieFinancial & Revenue
DatabronAutotask PSA · Datto RMM · Datto Backup · Microsoft 365 · SmileBack · HubSpot · IT Glue
RefreshReal-time via Power BI
GeneratietijdMinder dan 15 minuten
AI vereistClaude, ChatGPT or Copilot
DoelgroepMSP owners, finance leads
Waar vind je dit in Proxuma
Power BI › Financieel › Gemiddelde Omzet Per Klant Per Maand:...
Wat je kunt meten in dit rapport
Samenvatting KPI’s
Maandelijkse Omzettrend
Topklanten op Omzet
Belangrijkste Bevindingen
Veelgestelde Vragen
Gem. Omzet / Klant / Maand
Gem. Maandelijkse Totale Omzet
Gem. Actieve Betalende Klanten
Totale Omzet 12 Maanden
AI-Gegenereerd Power BI Rapport
Gemiddelde Omzet Per Klant Per Maand: Wat Is Uw MSP Benchmark?

Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP-server. Maandelijkse omzet per actieve betalende klant over 12 maanden, met klantoverzicht op totale omzet. Rapport-ID: PRX-3940.

Demorapport: Dit rapport maakt gebruik van synthetische data om AI-gegenereerde inzichten vanuit Proxuma Power BI te demonstreren. De structuur, DAX-queries en analyses weerspiegelen echte MSP-datapatronen.
1.0 Samenvatting KPI’s
Gem. Omzet / Klant / Maand
$60,091
Totaal / 293 bedrijven
Gem. Maandelijkse Totale Omzet
~$5,008
Geschat over 12 maanden
Gem. Actieve Betalende Klanten
$17,606,769
Totale Omzet 12 Maanden
€12,3M
feb. 2025 – jan. 2026
Wat zijn deze DAX-queries? DAX (Data Analysis Expressions) is de formuletaal van Power BI waarmee data wordt bevraagd. Elke sectie “Bekijk DAX Query” toont de exacte query die de AI heeft geschreven en uitgevoerd. U kunt elke query kopiëren en uitvoeren in Power BI Desktop tegen uw eigen dataset.
2.0 Maandelijkse Omzettrend

Totale omzet, actieve betalende klanten en gemiddelde omzet per klant over de afgelopen 12 maanden

Maand Totale Omzet Actieve Klanten Gem. / Klant Trend
Februari 2025 €1.051.887 222 €4.738 Boven gem.
Maart 2025 €1.106.650 222 €4.985 Boven gem.
April 2025 €1.341.613 221 €6.070 Piekmaand
Mei 2025 €1.080.822 229 €4.720 Boven gem.
Juni 2025 €1.033.307 225 €4.592 Rond gem.
Juli 2025 €1.045.558 229 €4.566 Rond gem.
Augustus 2025 €1.058.862 221 €4.792 Boven gem.
September 2025 €1.002.352 224 €4.475 Rond gem.
Oktober 2025 €1.006.189 223 €4.512 Rond gem.
November 2025 €927.813 224 €4.142 Onder gem.
December 2025 €887.195 224 €3.961 Onder gem.
Januari 2026 €770.865 217 €3.552 Laagste maand
Bekijk DAX Query — Maandelijkse Omzettrend
EVALUATE
TOPN(12,
    SUMMARIZECOLUMNS(
        'BI_Common_Dim_Date'[year_month],
        "Monthly Revenue", [Revenue - Total],
        "Active Clients", CALCULATE(DISTINCTCOUNT('BI_Autotask_Billing_Items'[company_id]))
    ),
    'BI_Common_Dim_Date'[year_month], DESC
)
3.0 Topklanten op Omzet

Klanten gerangschikt op totale historische omzet, met weergave van omzetconcentratie binnen de portefeuille

# Klant Totale Omzet Aandeel
1 Craig-Huynh €2.324.617
 
2 Lewis LLC €2.212.915
 
3 Little Group €1.431.177
 
4 Martin Group €637.092
 
5 Lopez-Reyes €589.694
 
6 Wall PLC €476.622
 
7 Burke, Armstrong and Morgan €469.660
 
8 Patterson, Riley and Lawson €416.450
 
9 Richards, Bell and Christensen €328.165
 
10 Wu-Jackson €321.669
 
Bekijk DAX Query — Topklanten op Totale Omzet
EVALUATE
TOPN(15,
    SUMMARIZECOLUMNS(
        'BI_Autotask_Time_Entries'[company_name],
        "Revenue", CALCULATE(
            [Revenue - Total],
            TREATAS(VALUES('BI_Autotask_Time_Entries'[company_id]), 'BI_Autotask_Billing_Items'[company_id])
        )
    ),
    [Revenue], DESC
)
4.0 Belangrijkste Bevindingen

Vier bruikbare inzichten uit de bovenstaande omzetdata

1

Q1 2026 laat een significante omzetdip zien

Januari 2026 kwam uit op €3.552 per klant, een daling van 41% ten opzichte van de piek in april 2025 (€6.070). Een deel hiervan wordt verklaard door een terugval van 6 actief betalende klanten. Controleer eerst of dit seizoensgebonden is (januari is voor veel MSP’s een rustige maand) of dat vertraagde facturatie uit december het cijfer vertekent.

2

De twee grootste klanten vormen een concentratierisico

Craig-Huynh (€2,3M) en Lewis LLC (€2,2M) vertegenwoordigen samen een groot aandeel van de totale historische omzet. Als één van deze klanten vertrekt of de scope verlaagt, daalt de gemiddelde omzet per klant direct merkbaar. Beoordeel of uw nieuwe-klantenportefeuille dit risico over de komende 12 maanden kan opvangen.

3

April 2025-piek duidt op sterke projectomzet in Q2

Het gemiddelde van €6.070 in april 2025 ligt ruim boven het 12-maandsgemiddelde van €4.601. Dit verschil is waarschijnlijk het gevolg van projectfacturatie in plaats van groei in terugkerende contracten. Het is zinvol om terugkerende omzet en projectomzet te scheiden, zodat u ziet welk deel van uw maandcijfer voorspelbaar is.

4

Stabiel klantenbestand, maar dalende omzet per klant in H2

Van juni tot december 2025 bleef het aantal actief betalende klanten stabiel tussen 221 en 229, maar de gemiddelde omzet per klant daalde van €4.592 in juni naar €3.961 in december. Een gelijkblijvend klantenbestand met dalende per-klant-omzet wijst vaak op contractscopeverlagingen, facturatievertragingen of een groeiend aandeel kleinere klanten in de mix.

5.0 Veelgestelde Vragen
Wat telt als een ‘actieve betalende klant’ in dit rapport?

Een klant telt als actief in een bepaalde maand als er minimaal één factuuritem van die klant in Autotask PSA staat voor die maand. Klanten zonder factuuritems in een maand worden niet meegeteld in de noemer voor het gemiddelde van die maand.

Waarom ziet april 2025 er zoveel hoger uit dan de andere maanden?

April 2025 bevatte waarschijnlijk één of meer grote projectfacturen die het maandtotaal omhoog hebben gedrukt. Dit patroon komt veel voor bij MSP-facturatie, waarbij eenmalig projectwerk bovenop de reguliere maandelijkse terugkerende omzet komt. Door terugkerende en projectomzet te splitsen krijgt u een beter beeld van de basisprestatie.

Kan ik mijn MSP vergelijken met deze cijfers?

Deze cijfers zijn afkomstig uit een synthetische demoset en zijn niet representatief voor een specifieke markt of geografie. Uw eigen gemiddelde hangt sterk af van contractmix, klantomvang en dienstverleningsscope. De waarde van dit rapport zit in het volgen van uw eigen trend over de tijd.

Hoe draai ik dit rapport op mijn eigen Autotask-data?

Verbind Proxuma Power BI met uw Autotask PSA-account, voeg een AI-tool toe via MCP en stel dezelfde vraag. De AI schrijft de DAX-queries, voert ze uit op uw eigen data en genereert een rapport als dit in minder dan vijftien minuten.

Gerelateerde Rapporten

Genereer rapporten als deze vanuit je eigen data

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