Een 12-maands overzicht van Monthly Recurring Revenue (MRR) uit Autotask billing items, van feb 2025 t/m jan 2026. Dit rapport toont omzettrends, identificeert seizoenspatronen en signaleert een dalende lijn die aandacht verdient. Bron: PSA
Een 12-maands overzicht van Monthly Recurring Revenue (MRR) uit Autotask billing items, van feb 2025 t/m jan 2026. Dit rapport toont omzettrends, identificeert seizoenspatronen en signaleert een dalende lijn die aandacht verdient. Bron: PSA
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
Een 12-maands overzicht van Monthly Recurring Revenue (MRR) uit Autotask billing items, van feb 2025 t/m jan 2026. Dit rapport toont omzettrends, identificeert seizoenspatronen en signaleert een dalende lijn die aandacht verdient. Bron: PSA
Belangrijkste omzetcijfers over de 12-maandsperiode (feb 2025 t/m jan 2026) uit Autotask PSA billing data.
EVALUATE VAR _data = ADDCOLUMNS(VALUES('BI_Autotask_Billing_Items'[item_date]), "YM", FORMAT('BI_Autotask_Billing_Items'[item_date], "YYYY-MM"), "Revenue", CALCULATE(SUM('BI_Autotask_Billing_Items'[extended_price]))) RETURN TOPN(6, GROUPBY(_data, [YM], "MonthlyRevenue", SUMX(CURRENTGROUP(), [Revenue])), [YM], DESC)Revenue - Total per maand, feb 2025 t/m jan 2026. Y-as geschaald van EUR 600K tot EUR 1,4M.
EVALUATE VAR _data = ADDCOLUMNS(VALUES('BI_Autotask_Billing_Items'[item_date]), "YM", FORMAT('BI_Autotask_Billing_Items'[item_date], "YYYY-MM"), "Revenue", CALCULATE(SUM('BI_Autotask_Billing_Items'[extended_price]))) RETURN TOPN(6, GROUPBY(_data, [YM], "MonthlyRevenue", SUMX(CURRENTGROUP(), [Revenue])), [YM], DESC)De 12-maands omzetdata vertelt een helder verhaal. Na een sterke piek in april 2025 van EUR 1.341.613 is de maandelijkse omzet consistent gedaald. De periode van mei tot en met augustus 2025 bleef relatief stabiel rond EUR 1,03M tot 1,08M, maar vanaf september versnelde de daling.
De laatste drie maanden zijn het meest zorgwekkend. November zakte naar EUR 927.813, december daalde verder naar EUR 887.195, en januari 2026 bereikte het 12-maands dieptepunt op EUR 770.865. Dat januaricijfer ligt 25% onder het 12-maands gemiddelde en 42,5% onder de aprilpiek.
Er zit een seizoenscomponent in die het overwegen waard is. Q4 kent vaak uitgestelde of gepauzeerde contractverlengingen rond de feestdagen, en januari kan factureringsgaten weerspiegelen door decembersluitingen. Maar een daling van deze omvang over vijf opeenvolgende maanden wijst op meer dan seizoensvariatie. Contractchurn, prijsdruk of een verschuiving in de servicemix zijn allemaal het onderzoeken waard.
De Q2 2025 piek in april verdient ook aandacht. Als die maand eenmalige projectfacturering of een grote contractactivering bevatte, is de "piek" mogelijk geen realistisch doel. Het scheiden van terugkerende omzet en eenmalige billing items zou verduidelijken of de baseline MRR eigenlijk rond EUR 1,0M ligt in plaats van EUR 1,3M.
De omzet is elke maand gedaald sinds september 2025, van EUR 1.002.352 naar EUR 770.865 in januari 2026. Dat is een daling van 23,1% in vijf maanden. Als deze lijn doorzet, kan de omzet in februari 2026 onder EUR 700.000 uitkomen. De oorzaak zit waarschijnlijk in contractchurn, minder facturabele uren of verloren accounts.
April 2025 bereikte EUR 1.341.613, wat 30,7% boven het 12-maands gemiddelde ligt. Dit soort pieken duidt doorgaans op eenmalig projectwerk, hardware pass-through facturering of een groot nieuw contract dat live ging. Zonder scheiding van terugkerende en eenmalige billing items kunnen MRR-benchmarks kunstmatig opgeblazen zijn.
De periode juni tot en met augustus toonde consistente omzet tussen EUR 1,03M en 1,06M met lage volatiliteit. Dit driemaands venster, vrij van duidelijke seizoensvertekening, is waarschijnlijk de beste indicator van de werkelijke MRR-capaciteit. Terugkeren naar dit bereik zou de eerste herstelmijlpaal moeten zijn.
Stappen om MRR te stabiliseren en te herstellen op basis van de bovenstaande datapatronen.
Haal alle contracten op die zijn beeindigd, verkleind of gepauzeerd tussen oktober 2025 en januari 2026. Kwantificeer het omzetverlies per contract. Dit is de snelste manier om te achterhalen of de daling komt van een paar grote accounts of wijdverspreide uitstroom. Gebruik de revenue by contract type query om dit per servicecategorie uit te splitsen.
De huidige Revenue - Total measure omvat alle billing item types. Maak een gefilterde measure die projectmijlpalen, hardware en ad-hoc regelitems uitsluit. Dit geeft je een schoon MRR-cijfer dat niet vertekend wordt door eenmalige pieken zoals de aprilpiek van 2025.
Op basis van de mid-year baseline van EUR 1,0M tot 1,06M signaleert een daling onder EUR 950.000 problemen voordat het een crisis wordt. Configureer een data-driven alert in Power BI op de Revenue - Total measure met maandelijkse evaluatie. Dit geeft het management 30 dagen vroegtijdige waarschuwing voordat de omzet verder wegzakt.
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
'BI_Autotask_Contracts'[contract_type_name],
"Revenue", SUM('BI_Autotask_Billing_Items'[total_amount])
)Dit rapport gebruikt de Revenue - Total measure, die alle billing items optelt ongeacht type. Echte MRR zou eenmalige kosten zoals projectmijlpalen, hardwareverkoop en ad-hoc facturering uitsluiten. Voor een zuiver MRR-cijfer filter je de billing items tabel op contracttype zodat alleen terugkerende managed services-overeenkomsten worden meegenomen.
Omzetcijfers komen uit de BI_Autotask_Billing_Items tabel, die elke gefactureerde regelpost uit Autotask PSA vastlegt. Het total_amount veld vertegenwoordigt het gefactureerde bedrag in euro's. Data wordt gegroepeerd op de year_month dimensie uit BI_Common_Dim_Date voor het maandelijkse overzicht.
Ja. Kopieer een query uit de toggles hierboven en plak deze in DAX Studio of de Power BI Desktop performance analyzer. De query's verwijzen naar standaard Proxuma datamodel-tabellen en measures die in elke Proxuma Power BI deployment aanwezig zijn.
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