This report provides a detailed breakdown of sla-prestaties per ticketherkomst — rmm versus handmatig 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: 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
| Metric | Value |
|---|---|
| Resolution Met | 90.2% |
| First Hour Fix | 16.1% |
| Same-Day | 30.0% |
| Closure | 98.8% |
EVALUATE ROW("ResolutionMet", [Tickets - Resolution Met %], "FirstHourFix", [Tickets - First Hour Fix %], "SameDayRes", [Tickets - Same Day Resolution %], "ClosureRate", [Tickets - Closure Rate %], "TotalTickets", [Tickets - Count - Created])Wanneer Datto een ticket aanmaakt, bevat het automatisch de apparaatnaam, alerttype, ernst en vaak een aanbevolen prioriteit. Dit betekent dat het ticket correct routeert zonder triagstap. Technici pakken het op wetende precies waarmee ze te maken hebben. Handmatige tickets komen vaak aan als ongestructureerde e-mail of telefoonsamenvattingen die interpretatie vereisen voordat ze gerouteerd kunnen worden — wat tijd kost voordat de SLA-klok wordt erkend.
RMM-alerts worden niet alleen sneller erkend, ze worden ook sneller opgelost. Dit weerspiegelt de aard van het werk: hardware- of softwarecondities die een alert veroorzaakten zijn vaak oplosbaar met een specifieke actie (patch, herstart, schijfruimte vrijmaken). Het oplossingspad is voorspelbaarder dan voor handmatig gemelde problemen, die kunnen variëren van vage connectiviteitsklachten tot complexe multi-systeem problemen.
Met 54.142 handmatige tickets op 79,4% eerste reactie-SLA zit de meerderheid van je SLA-blootstelling in de handmatige categorie. Zelfs een verbetering van 3 procentpunten in handmatige eerste reactie-SLA (van 79% naar 82%) zou het algehele servicedesk-gemiddelde met ~2 procentpunten verhogen. De wachtrij- en prioriteitsrapporten identificeren waar de handmatige ticketzwakte geconcentreerd is.
Als het SLA-verschil een capaciteitsprobleem was, zouden RMM-tickets niet per se beter presteren dan handmatige — ze zouden allemaal even vertraagd zijn. Dat RMM-tickets consistent beter SLA halen suggereert dat de bottleneck bij routing en erkenning ligt, niet bij techniciansbeschikbaarheid. Automatische routeringsregels die handmatige tickets bij aanmaak aan een specifieke wachtrij of persoon toewijzen — net als RMM-integraties doen — kunnen een betekenisvolle deel van dit verschil dichten.
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