Analyse en rapportage over rmm meldingen vs sla - beinvloedt meldingsvolume de responstijden? voor managed service providers.
Analyse en rapportage over rmm meldingen vs sla - beinvloedt meldingsvolume de responstijden? voor 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 delivery managers, operations leads, and MSP owners tracking service quality
Hoe vaak: Wekelijks for operational adjustments, monthly for client reporting, quarterly for contract reviews
Analyse en rapportage over rmm meldingen vs sla - beinvloedt meldingsvolume de responstijden? voor managed service providers.
EVALUATE ROW("Devices", COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Devices'), "Sites", DISTINCTCOUNT('BI_Datto_Rmm_Sites'[Name]), "Alerts", COUNTROWS('BI_Datto_Rmm_Alerts'), "RebootPending", COUNTAX(FILTER('BI_Datto_Rmm_Devices', 'BI_Datto_Rmm_Devices'[Reboot_Required] = TRUE()), 1))Uitsplitsing van beinvloedt meldingsvolume de responstijden? per beheerde klant.
| Metric | Value |
|---|---|
| Resolution Met | 90.2% |
| First Hour Fix | 16.1% |
| Same-Day | 30.0% |
| Closure | 98.8% |
De Vries ICT leidt op de meeste metrics in deze analyse. Smit Holding toont de zwakste prestaties en moet worden gemarkeerd voor een speciale beoordeling. Het verschil tussen de beste en slechtste presteerders suggereert een mogelijkheid om processen in het portfolio te standaardiseren.
EVALUATE ROW("ResolutionMet", [Tickets - Resolution Met %], "FirstHourFix", [Tickets - First Hour Fix %], "SameDayRes", [Tickets - Same Day Resolution %], "ClosureRate", [Tickets - Closure Rate %], "TotalTickets", [Tickets - Count - Created])Hoe beinvloedt meldingsvolume de responstijden? is geëvolueerd in de afgelopen drie kwartalen.
| Quarter | Primary Metric | Issues | Coverage | Change |
|---|---|---|---|---|
| Q3 2025 | 81.8% | 412 | 78.4% | Baseline |
| Q4 2025 | 84.2% | 387 | 82.1% | +2.4% |
| Q1 2026 | 87.4% | 342 | 85.7% | +3.2% |
Het portfolio toont gestage verbetering over drie kwartalen, met de primaire metric die steeg van 81,8% naar 87,4%. Deze winst van 5,6 procentpunt weerspiegelt lopende optimalisatie-inspanningen. Om dit traject voort te zetten, handhaaf het huidige herstelritme en breid de dekking uit naar nieuw geonboarde klanten.
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
BI_Datto_Rmm_Alerts[snapshot_month],
"Correlation", COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts),
"Rate", DIVIDE(CALCULATE(COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts), BI_Datto_Rmm_Alerts[is_successful] = TRUE()), COUNTROWS(BI_Datto_Rmm_Alerts))
)
ORDER BY BI_Datto_Rmm_Alerts[snapshot_month] ASCDe 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.
| Categorie | Items | Primair | Secundair | Status |
|---|---|---|---|---|
| Categorie A | 234 | 94.2% | 14 | Gezond |
| Categorie B | 187 | 89.3% | 20 | Aandacht |
| Categorie C | 156 | 91.7% | 13 | Gezond |
| Categorie D | 98 | 86.7% | 13 | Aandacht |
| Categorie E | 67 | 82.1% | 12 | Risico |
| Categorie F | 45 | 95.6% | 2 | Gezond |
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.
Correlation volgt de belangrijkste prestatie-indicator voor beinvloedt meldingsvolume de responstijden?. Het wordt berekend op basis van gegevens uit Datto RMM, Autotask PSA en dagelijks vernieuwd.
Gegevens synchroniseren elke 24 uur vanuit Datto RMM, Autotask PSA. Het rapport toont de meest recente volledige dataset.
Plan een speciale beoordeling voor elke klant die onder het portfoliogemiddelde valt. Maak een actieplan met specifieke herstelstappen en volg binnen 2 weken op.
Ja. Dit rapport is QBR-klaar. Exporteer de belangrijkste metrics en trendgegevens om op te nemen in uw kwartaalbespreking.
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