We hebben de cijfers over omzet gewonnen deze maand uit je Power BI-data getrokken. Dit valt op, hier zitten de gaten, en dit kun je eraan doen.
We hebben de cijfers over omzet gewonnen deze maand uit je Power BI-data getrokken. Dit valt op, hier zitten de gaten, en dit kun je eraan doen.
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
We hebben de cijfers over omzet gewonnen deze maand uit je Power BI-data getrokken. Dit valt op, hier zitten de gaten, en dit kun je eraan doen.
EVALUATE ADDCOLUMNS(SUMMARIZE('BI_Autotask_Opportunities','BI_Autotask_Opportunities'[status_name]), "Count", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Opportunities')), "Amount", CALCULATE(SUM('BI_Autotask_Opportunities'[amount]))) ORDER BY [Count] DESCOmzetverdeling per bedrijf uit billingdata
| Loss Reason | Count | Lost Revenue | Share of Losses |
|---|---|---|---|
| Testing purposes | 122 | $1,594,213 | 34.3% |
| Duplicate - Another opportunity is already active | 67 | $461,683 | 18.8% |
| Don't need our product | 46 | $100,709 | 12.9% |
| Not a good time | 41 | $830,017 | 11.5% |
| Customer is not responding | 35 | $189,744 | 9.8% |
| They are going for a competitor | 23 | $2,557,849 | 6.5% |
| Too expensive | 14 | $407,468 | 3.9% |
| Not remotely interested | 5 | $6,445 | 1.4% |
| Product of service is missing features or capabilities | 3 | $19,717 | 0.8% |
EVALUATE TOPN(10, CALCULATETABLE(ADDCOLUMNS(SUMMARIZE('BI_Autotask_Opportunities','BI_Autotask_Opportunities'[loss_reason_name]), "Lost_Count", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Opportunities')), "Lost_Amount", CALCULATE(SUM('BI_Autotask_Opportunities'[amount]))), 'BI_Autotask_Opportunities'[status_name] = "Lost", NOT(ISBLANK('BI_Autotask_Opportunities'[loss_reason_name]))), [Lost_Count], DESC) ORDER BY [Lost_Count] DESCMaandelijkse omzettrend over de gemeten periode
| Loss Reason | Count | Lost Revenue | Share of Losses |
|---|---|---|---|
| Testing purposes | 122 | $1,594,213 | 34.3% |
| Duplicate - Another opportunity is already active | 67 | $461,683 | 18.8% |
| Don't need our product | 46 | $100,709 | 12.9% |
| Not a good time | 41 | $830,017 | 11.5% |
| Customer is not responding | 35 | $189,744 | 9.8% |
| They are going for a competitor | 23 | $2,557,849 | 6.5% |
| Too expensive | 14 | $407,468 | 3.9% |
| Not remotely interested | 5 | $6,445 | 1.4% |
| Product of service is missing features or capabilities | 3 | $19,717 | 0.8% |
EVALUATE TOPN(10, CALCULATETABLE(ADDCOLUMNS(SUMMARIZE('BI_Autotask_Opportunities','BI_Autotask_Opportunities'[loss_reason_name]), "Lost_Count", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Opportunities')), "Lost_Amount", CALCULATE(SUM('BI_Autotask_Opportunities'[amount]))), 'BI_Autotask_Opportunities'[status_name] = "Lost", NOT(ISBLANK('BI_Autotask_Opportunities'[loss_reason_name]))), [Lost_Count], DESC) ORDER BY [Lost_Count] DESCVerdeling van contracten per type
| Type | Aantal |
|---|---|
| Recurring Service | 1,207 |
| Time & Materials | 504 |
| Block Hours | 173 |
| Fixed Price | 5 |
EVALUATE SUMMARIZECOLUMNS('BI_Autotask_Contracts'[contract_type_name], "Count", COUNTROWS('BI_Autotask_Contracts'))Wat de data ons vertelt
De bovenstaande data geeft een beeld van omzet gewonnen deze maand binnen je MSP-operations. Zoek naar patronen, uitschieters en trends die aandacht verdienen. Elke sectie bevat de gebruikte DAX-query, zodat je dieper kunt graven in elke metric die opvalt.
Richt een wekelijkse of maandelijkse review in van omzet gewonnen deze maand-metrics. Trends zijn belangrijker dan momentopnames. Gebruik de DAX-queries in dit rapport als startpunt.
Dit rapport gebruikt demodata. Koppel Proxuma Power BI aan je eigen Autotask PSA om deze analyse op je echte cijfers los te laten.
De TOTALE OMZET metric wordt afgeleid uit het onderliggende Power BI dataset met DAX queries. Het aggregeert data over de rapportageperiode voor een geconsolideerd overzicht van totale omzet performance.
Dit rapport haalt operationele data op uit Autotask PSA, Datto RMM, Datto Backup via de Proxuma Power BI integratie. De analyse dekt de standaard rapportageperiode en bevat alle actieve records die aan de rapportcriteria voldoen.
Bekijk de specifieke datapunten in deze sectie en vergelijk ze met je operationele context. Gebruik het rapport als startpunt voor teamdiscussies en prioritering van vervolgacties.
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