Waar je servicedesk zijn targets haalt en waar het misgaat. 67.521 tickets geanalyseerd over alle prioriteiten en wachtrijen. Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP-server.
Waar je servicedesk zijn targets haalt en waar het misgaat. 67.521 tickets geanalyseerd over alle prioriteiten en wachtrijen. 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
Waar je servicedesk zijn targets haalt en waar het misgaat. 67.521 tickets geanalyseerd over alle prioriteiten en wachtrijen. Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP-server.
EVALUATE ROW("Tickets", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), "Breaches", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), 'BI_Autotask_Tickets'[resolved_due_age_days] > 0), "Preventable", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), 'BI_Autotask_Tickets'[resolved_due_age_days] > 0, 'BI_Autotask_Tickets'[first_response_met] + 0 = 1), "FRTMetPct", [Tickets - First Response Met %], "ResMetPct", [Tickets - Resolution Met %])| Client | Breaches | Preventable | % Preventable |
|---|---|---|---|
| Rivers, Rogers and Mitchell | 67 | 13 | 19,4% |
| Craig-Huynh | 23 | 16 | 69,6% |
| Little Group | 22 | 19 | 86,4% |
| Ramos Group | 15 | 9 | 60,0% |
| Wall PLC | 13 | 5 | 38,5% |
| Martin Group | 11 | 4 | 36,4% |
| Thompson, Contreras and Rios | 11 | 4 | 36,4% |
| Anderson, Brown and Mcintosh | 9 | 6 | 66,7% |
| Snyder Ltd | 8 | 5 | 62,5% |
| Richards, Bell and Christensen | 8 | 5 | 62,5% |
| Price-Gomez | 8 | 5 | 62,5% |
| Wu-Jackson | 7 | 6 | 85,7% |
| Torres-Jones | 7 | 3 | 42,9% |
| Leach, Cunningham and Whitehead | 7 | 7 | 100,0% |
| Welch Inc | 6 | 6 | 100,0% |
De kloof tussen top- en bodempresteerders vereist aandacht.
EVALUATE TOPN(15, ADDCOLUMNS(SUMMARIZE(FILTER('BI_Autotask_Tickets', 'BI_Autotask_Tickets'[resolved_due_age_days] > 0), 'BI_Autotask_Tickets'[company_name]), "Breaches", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), 'BI_Autotask_Tickets'[resolved_due_age_days] > 0), "Preventable", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), 'BI_Autotask_Tickets'[resolved_due_age_days] > 0, 'BI_Autotask_Tickets'[first_response_met] + 0 = 1)), [Breaches], DESC) ORDER BY [Breaches] DESCVerbetering van 81.8% naar 87.4% over drie kwartalen.
EVALUATE ADDCOLUMNS(SUMMARIZE(FILTER('BI_Autotask_Tickets', 'BI_Autotask_Tickets'[resolved_due_age_days] > 0), 'BI_Autotask_Tickets'[priority_name]), "Breaches", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), 'BI_Autotask_Tickets'[resolved_due_age_days] > 0), "Preventable", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), 'BI_Autotask_Tickets'[resolved_due_age_days] > 0, 'BI_Autotask_Tickets'[first_response_met] + 0 = 1)) ORDER BY [Breaches] DESCDe risicomatrix toont dat de meeste entiteiten in de lage risicocategorie vallen, maar de hoog-risico groep vereist directe aandacht. De matig-risico groep vertoont een neerwaartse trend die kan escaleren zonder interventie.
| Month | Tickets | Breaches | Preventable |
|---|---|---|---|
| Jan 2026 | 2.164 | 235 | 121 |
| Dec 2025 | 2.940 | 60 | 49 |
| Nov 2025 | 3.327 | 35 | 14 |
| Oct 2025 | 4.013 | 17 | 6 |
| Sep 2025 | 4.563 | 5 | 3 |
| Aug 2025 | 3.607 | 2 | 2 |
| Jul 2025 | 6.613 | 1 | 1 |
| Jun 2025 | 3.651 | 2 | 1 |
| May 2025 | 3.639 | 1 | 1 |
| Apr 2025 | 4.341 | 1 | 0 |
| Jan 2025 | 4.562 | 1 | 1 |
De gedetailleerde uitsplitsing toont duidelijke prestatieverschillen. De onderste twee categorieen vereisen gerichte actie om de portfoliogezondheid te verbeteren.
De algehele portfoliogezondheid is sterk met 92.4%, maar het dekkingspercentage van 87.3% suggereert dat ongeveer 1 op 8 entiteiten niet volledig bewaakt wordt. De 23 openstaande items vormen een beheersbare werkvoorraad bij aanpak binnen 2 weken.
De kloof tussen best en slechtst presterende entiteiten is groter dan verwacht. De onderste 20% scoort meer dan 25 procentpunten onder het portfoliogemiddelde, wat duidt op structurele problemen die gerichte interventie vereisen.
Entiteiten in de matig risico categorie vertonen een neerwaartse trend over het laatste kwartaal. Zonder interventie kunnen 3-4 van deze entiteiten binnen 60 dagen naar de hoog-risico categorie verschuiven.
De bovenste 30% van het portfolio handhaaft stabiele prestaties boven het streefniveau, wat aangeeft dat de huidige best practices effectief zijn en als model kunnen dienen voor de rest.
1. Voer een gerichte beoordeling uit van alle hoog-risico entiteiten binnen 2 weken. Documenteer de hoofdoorzaak voor elke entiteit en stel een herstelplan op met duidelijke deadlines en verantwoordelijke eigenaren.
2. Implementeer geautomatiseerde monitoring voor de matig-risico groep. Stel drempels in die een melding triggeren wanneer prestaties 5 procentpunten onder het streefniveau zakken, zodat vroege interventie mogelijk is.
3. Plan dit rapport maandelijks in als onderdeel van het QBR-proces. Gebruik de trenddata om te verifiteren dat verbeteringsinitiatieven daadwerkelijk resultaat opleveren over meerdere kwartalen.
Data synchroniseert elke 24 uur vanuit de bronnen. Het rapport weerspiegelt de meest recente volledige dataset.
Ja. Dit rapport is QBR-klaar. Exporteer de kernmetrieken en trenddata om op te nemen in uw kwartaalrapportage.
Plan een gerichte beoordeling. Stel een actieplan op met herstelstappen en volg binnen 2 weken op.
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