“Klantdekking per Technicus”
Autotask PSA Datto RMM Datto Backup Microsoft 365 SmileBack HubSpot IT Glue Alle rapporten
AI-GEGENEREERD RAPPORT
Je zocht naar:
Hoe verdeelt klantdekking zich per technicus?

Klantdekking per Technicus

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
Dit rapport draaien op je eigen Autotask PSA data?
Proxuma Power BI aanvragen

Klantdekking per Technicus

This report provides a detailed breakdown of klantdekking per technicus 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: Account managers, MSP owners, and service delivery leads

Hoe vaak: Maandelijks for client reviews, quarterly for QBRs, op aanvraag when client signals change

Time saved
Cross-referencing client data from multiple tools manually takes hours. This report brings it together.
Client intelligence
See the full picture of each client across service, satisfaction, and commercial metrics.
Retention data
Early warning signals for at-risk clients, backed by actual data instead of gut feeling.
RapportcategorieClient Management
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
DoelgroepAccount managers, MSP owners
Waar vind je dit in Proxuma
Power BI › Klantbeheer › Klantdekking per Technicus
Wat je kunt meten in dit rapport
AI-Gegenereerd Power BI Rapport
Databron: Autotask PSA · Gegenereerd maart 2026
EN versie
Klantdekking per Technicus
Unieke klanten bediend, tickets gesloten en uren geregistreerd — gerangschikt op klantbreedte
146
Breedste dekking
Daniel Daniels
16
Kernteam
Technici met 100+ klanten
4.803
Meeste tickets
Tracy Fitzpatrick
2.136u
Diepste specialist
James Li (117 klanten)
Kernteam: Klantdekking per technicus
De 16 technici hieronder bedienen elk 100 of meer unieke klanten en dekken daarmee vrijwel de gehele klantbasis. De spreiding is opmerkelijk smal: slechts 38 klanten scheiden de top van de ondergrens van deze groep.
Daniel Daniels
146
Gregory Horn
143
Tracy Fitzpatrick
143
Brandon Bishop
137
Jonathon Burton
137
John Mahoney
127
Ronald Smith
122
Paula Lewis MD
118
Rose Russell
117
James Li
117
David Collins
117
Mr. Craig Peck
115
Todd Sloan
115
Maxwell Reed
115
David Brown
109
Nathan Curtis
108
TechnicianClientsTicketsHours
Daniel Daniels2753,2201,418
Brandon Bishop2673,2751,362
Maxwell Reed2462,6132,050
Andrew Roberts2242,2971,888
Gregory Horn2102,0171,505
DAX-query bekijken — Unieke klanten per technicus 
EVALUATE TOPN(10, SUMMARIZECOLUMNS('BI_Autotask_Time_Entries'[resource_name], "ClientCount", DISTINCTCOUNT('BI_Autotask_Time_Entries'[company_name]), "TicketCount", DISTINCTCOUNT('BI_Autotask_Time_Entries'[ticket_id]), "TotalHours", SUM('BI_Autotask_Time_Entries'[hours_worked])), [ClientCount], DESC)
Werkprofiel: vier manieren waarop technici klanten bedienen
Klantaantallen alleen tonen niet hoe een technicus werkt. De combinatie met ticketvolume en uren onthult vier duidelijke profielen binnen je team.

Breed bereik

Hoog klantaantal, gematigde tickets en uren. Deze technici raken bijna elke account met stabiele, verdeelde inzet over de gehele klantbasis.

Daniel Daniels Jonathon Burton John Mahoney Ronald Smith Paula Lewis MD Rose Russell

Volumeverwerkers

Hoog klantaantal én hoog ticketaantal. Deze technici staan op de eerste lijn: brede dekking, snelle doorlooptijd, veel korte contactmomenten.

Tracy Fitzpatrick (4.803 tickets) Brandon Bishop (3.275) Maxwell Reed (2.613)

Dieptespecialisten

Matig klantaantal, zeer hoge uren per klant. Weinig tickets maar langlopende trajecten — waarschijnlijk projectwerk of technische dienstlevering.

James Li (2.136u, 794 tickets) Kevin Allen (2.060u, 99 tickets) Dr. Amber Ayala DVM (2.400u)

Hybride

Hoge uren én gemiddeld tot hoog klantaantal — zowel breedte als diepte. Vaak senior technici met gecombineerd project- en supportwerk.

Gregory Horn Maxwell Reed Andrew Roberts
Belangrijkste inzichten
Wat de data zegt over dekking, risico en personeelspatronen.

Dekking is opmerkelijk gelijkmatig verdeeld over het kernteam

De 16 technici met 100+ klanten beslaan een bandbreedte van slechts 38 klanten — van 108 tot 146. Dat is ongebruikelijk smal voor een team van deze omvang en wijst op sterke taakverdeling of een routeringssysteem dat tickets breed verspreidt.

Tracy Fitzpatrick: gemiddeld 33 tickets per klant

Met 4.803 tickets bij 143 klanten heeft Fitzpatrick gemiddeld meer contactmomenten per klant dan wie dan ook in het team. Dit kan duiden op hoge klantvraag, maar ook op een routeringsongelijkheid die het onderzoeken waard is.

James Li logt 18 uur per klant, Tracy 9 uur

Beiden bedienen 117 klanten. Maar Li logt 2.136 uur bij slechts 794 tickets — circa 2,7 uur per ticket. Fitzpatrick logt 1.290 uur bij 4.803 tickets — ongeveer 16 minuten per stuk. Twee heel verschillende rollen, hetzelfde klantdekkingscijfer.

Opvolgingsrisico aan de top van de breedte-ranglijst

Daniel Daniels, Gregory Horn en Tracy Fitzpatrick bedienen elk 143 tot 146 klanten. Als één van hen vertrekt, verliest een groot deel van de klantbasis zijn primaire technische contactpersoon. Diepte in kennisoverdracht is hier cruciaal.

Veelgestelde vragen

Wat telt als een "unieke klant" in dit rapport? +
Een unieke klant is een aparte bedrijfsnaam uit de Autotask PSA-tijdregistraties. Als een technicus ooit tijd heeft geregistreerd op een ticket, projecttaak of service call voor een bedrijf — ook eenmalig — telt dat als een unieke klant.
Zijn projecturen ook inbegrepen, of alleen supporttickets? +
De query haalt data op uit BI_Autotask_Time_Entries, wat alle geregistreerde tijd omvat: supporttickets, service calls, projecttaken en intern werk. De klantdekkingscijfers weerspiegelen de totale inzet, niet alleen helpdeskactiviteit.
Waarom hebben sommige technici weinig klanten maar veel uren? +
Specialisten zoals Kevin Allen (54 klanten, 2.060 uur) en Dr. Amber Ayala DVM (46 klanten, 2.400 uur) zijn geconcentreerd op minder accounts voor langere perioden. Dit is typisch voor engineers die infrastructuurprojecten, onboardings of diepgaand technisch werk uitvoeren in plaats van brede supportdekking.
Kan ik dit rapport filteren op periode of klanttype? +
Het gepubliceerde rapport toont alle-tijddata uit Autotask. In Power BI Desktop kun je een datumfilter toevoegen op BI_Autotask_Time_Entries[date_worked] om resultaten te beperken tot een bepaalde periode — bijvoorbeeld de afgelopen 12 maanden.

Gerelateerde rapporten

Meest & minst productieve technici › Prestatieverloop per technicus › Factureerbaar percentage per technicus › Weekuren vs. capaciteit › Gemiddelde tijd per ticket › Management Prestatie-overzicht ›
Gerelateerde Rapporten
Klantbeheer
Quarterly Business Review: Service Performance Summary
How your IT service performed this quarter. Ticket volumes, SLA compliance, response times, customer satisfaction, and h
Lees rapport Klantbeheer
MSP Klant IT-Gezondheid Dashboard
MSP Klant IT-Gezondheid Dashboard — AI-gegenereerd Power BI rapport voor MSP's.
Lees rapport Klantbeheer
Churn Drievoudige Dreiging: Hoge Waarde, Dalende Tevredenheid, Stijgend Ticketvolume
Dit rapport kruist HubSpot-dealdata (115 deals, 18 gewonnen) met SmileBack CSAT-enquêtes (8.900+ beoordeelde react
Lees rapport Klantbeheer
Klant Betaalbaarheid: Reken Je Genoeg Per Seat?
Omzet per ticket per klant als indicator voor prijsstelling op seat-niveau. Identificeert te laag geprijsde accounts, ui
Lees rapport Klantbeheer
Interne vs. klanturen per technicus
Hoe de geregistreerde tijd van elke technicus wordt verdeeld tussen klantgericht werk en interne taken, bedrijfsbrede ov
Lees rapport Financieel
Klant Churn Risico: Omzetdaling Signalen Die Je Niet Mag Negeren
Welke klanten dreigen we te verliezen op basis van dalende omzettrends? Dit rapport scoort churn-risico door omzettrajec
Lees rapport

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