“Hoe zijn tickets verdeeld over wachtrijen?”
Autotask PSA Datto RMM Datto Backup Microsoft 365 SmileBack HubSpot IT Glue Alle rapporten
AI-GEGENEREERD RAPPORT
Je zocht naar:

Hoe zijn tickets verdeeld over wachtrijen?

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

Hoe zijn tickets verdeeld over wachtrijen?

This report provides a detailed breakdown of hoe zijn tickets verdeeld over wachtrijen? 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: Service desk managers, dispatch leads, and operations teams

Hoe vaak: Dagelijks for queue management, weekly for trend analysis, monthly for capacity planning

Time saved
Manual ticket analysis requires exporting data and building pivot tables. This report does it automatically.
Queue health
Stuck tickets, aging backlogs, and escalation patterns become visible at a glance.
Process improvement
Data-driven decisions about routing, staffing, and escalation rules.
RapportcategorieTicketing & Helpdesk
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
DoelgroepService desk managers, dispatch leads
Waar vind je dit in Proxuma
Power BI › Ticketing › Hoe zijn tickets verdeeld over wachtr...
Wat je kunt meten in dit rapport
Wachtrij-overzicht
Alle wachtrijen: volume en openstaande tickets
Openstaande ticket hotspots
Belangrijkste bevindingen
Veelgestelde vragen
Actieve wachtrijen
Totale tickets
Momenteel openstaand
Gem. medewerkers / wachtrij
Proxuma Power BI — AI-gegenereerd Rapport
Wachtrij Verdeling Analyse
Gegenereerd: Maart 2026
Rapport-ID: Q-5911
Data: Autotask PSA (Demo)
Sources: Autotask PSAM365
Hoe zijn tickets verdeeld over wachtrijen?
67.520 tickets · 16 actieve wachtrijen · 138 toegewezen medewerkers · 844 momenteel openstaand
01
Wachtrij-overzicht
Kerngetallen over alle wachtrijen
Actieve wachtrijen
31,378 (46.5%)
Front-line queue handles nearly half
Totale tickets
17,082 (25.3%)
Second largest queue
Momenteel openstaand
7,889 (11.7%)
Escalation queue
Gem. medewerkers / wachtrij
8,6
138 totaal toegewezen
Bekijk DAX Query — Wachtrij KPI's
EVALUATE TOPN(10, SUMMARIZECOLUMNS('BI_Autotask_Tickets'[queue_name], "TicketCount", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets')), [TicketCount], DESC)
02
Alle wachtrijen: volume en openstaande tickets
Gesorteerd op totaal ticketvolume. Open-percentage = openstaand / totaal.
QueueTickets% of Total
L1 Support31,37846.5%
Centralized Services17,08225.3%
L2 Support7,88911.7%
Merged Tickets4,9997.4%
Technical Alignment2,3163.4%
Bekijk DAX Query — Wachtrij volumeverdeling
EVALUATE TOPN(10, SUMMARIZECOLUMNS('BI_Autotask_Tickets'[queue_name], "TicketCount", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets')), [TicketCount], DESC)
03
Openstaande ticket hotspots
Wachtrijen met het hoogste aantal momenteel openstaande tickets
Technical Alignment
291
openstaande tickets
12,6% open-percentage — hoogste in portefeuille
Customer Success
106
openstaande tickets
13,2% open-percentage — achterstand controleren
L1 Support
107
openstaande tickets
0,34% open-percentage — goed beheerst
Centralized Services
97
openstaande tickets
0,57% open-percentage — gezond
Onsite Support
62
openstaande tickets
8,8% open-percentage — nauw volgen
L2 Support
70
openstaande tickets
0,89% open-percentage — gezond

Technical Alignment en Customer Success vragen directe aandacht. Ondanks een fractie van het volume van L1 dragen ze een onevenredig hoge open-ticketlast. Een open-percentage van 12-13% wijst op tickets die de wachtrij binnenkomen zonder duidelijk pad naar oplossing — denk aan ontbrekende eigenaren, onduidelijke escalatiepaden of scope creep.

L1 verwerkt daarentegen 31.378 tickets met slechts 107 openstaand, een open-percentage van 0,34%. Dat weerspiegelt een goed werkend triageproces.

04
Belangrijkste bevindingen
Actiegerichte observaties uit de wachtrijdata
!
Technical Alignment: 291 openstaande ticketsMet een open-percentage van 12,6% bevat deze wachtrij aanzienlijk meer onopgeloste taken dan het volume suggereert. Onderzoek of tickets zonder eigenaar of oplossingspad worden gelaten.
~
Onsite Support en Customer Success tonen verhoogde open-percentagesBeide wachtrijen laten open-percentages boven 8% zien, wat kan wijzen op inplannings- of handoffproblemen bij veldwerk en accountmanagementtickets.
L1- en L2-triage functioneert goedMet een gecombineerd volume van 39.267 tickets en open-percentages onder 1% verwerken uw frontlinie-wachtrijen de doorvoer efficiënt. Dat is de basis om op voort te bouwen.
05
Veelgestelde vragen
Wat is een gezond open-percentage voor een MSP-wachtrij?

Voor hoogvolume wachtrijen als L1 is alles onder 1% goed. Voor specialistische wachtrijen (Technical Alignment, Customer Success) is minder dan 5% een redelijk doel. Boven 10% in een wachtrij wijst op een werkstroomprobleem dat aandacht verdient.

Waarom biedt Autotask dit overzicht niet standaard?

Autotask's ingebouwde rapportage toont individuele wachtrijweergaven, maar biedt geen enkel scherm met alle wachtrijen vergeleken op volumeaandeel en open-percentage. Die cross-wachtrij vergelijking vereist aangepaste rapportage — precies wat Power BI biedt.

Hoe vaak moet ik de wachtrij-verdeling controleren?

Wekelijks voor operationele wachtrijen (L1, L2), maandelijks voor specialistische wachtrijen. Met een live dashboard kunt u een alert instellen als het open-percentage van een wachtrij een drempelwaarde overschrijdt, zodat u problemen aanpakt voordat ze zichtbaar worden voor klanten.

Kan ik filteren op technicus of tijdsperiode?

Ja. In de interactieve Power BI-dashboardversie van dit rapport kunt u filteren op medewerker, datumbereik, prioriteit en bedrijf. De DAX-queries in dit rapport zijn het startpunt — voeg CALCULATETABLE-filters toe om verder te segmenteren.

Demodata melding: Dit rapport maakt gebruik van synthetische Autotask-data voor demonstratiedoeleinden. Wachtrijnamen en ticketaantallen zijn representatief voor een middelgrote MSP-omgeving.
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