Welke klanten genereren de meeste tickets, hoe snel worden ze opgelost, en waar schiet de SLA tekort? Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP server.
Welke klanten genereren de meeste tickets, hoe snel worden ze opgelost, en waar schiet de SLA tekort? 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 desk managers, dispatch leads, and operations teams
Hoe vaak: Dagelijks for queue management, weekly for trend analysis, monthly for capacity planning
Welke klanten genereren de meeste tickets, hoe snel worden ze opgelost, en waar schiet de SLA tekort? Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP server.
EVALUATE
ROW(
"TotalTickets", CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id])),
"CompletedTickets", CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id]),
BI_Autotask_Tickets[status_name] = "Complete"),
"AvgResolutionHours", CALCULATE(
AVERAGE(BI_Autotask_Tickets[resolution_duration_hours])),
"ResolutionMetPct", DIVIDE(
CALCULATE(SUM(BI_Autotask_Tickets[resolution_met])),
CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id])))
)Klanten gerangschikt op totaal aantal tickets, met gemiddelde oplostijd en SLA-compliance
| # | Klant | Tickets | Gem. Opl. (u) | First Response | Resolution SLA |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Klant A | 6.381 | 32,4 | 28,8% | |
| 2 | Klant B | 5.458 | 18,1 | 70,3% | |
| 3 | Klant C | 5.290 | 9,9 | 63,5% | |
| 4 | Klant D | 2.775 | 19,8 | 39,6% | |
| 5 | Klant E | 2.376 | 14,3 | 73,6% | |
| 6 | Klant F | 2.364 | 1,0 | 90,2% | |
| 7 | Klant G | 2.180 | 11,6 | 31,7% | |
| 8 | Klant H | 1.803 | 16,3 | 30,7% | |
| 9 | Klant I | 1.758 | 24,3 | 48,9% | |
| 10 | Klant J | 1.728 | 13,6 | 37,8% | |
| 11 | Klant K | 1.684 | 2,9 | 22,3% | |
| 12 | Klant L | 1.629 | 15,3 | 63,7% | |
| 13 | Klant M | 1.481 | 4,0 | 76,4% | |
| 14 | Klant N | 1.317 | 14,4 | 31,3% | |
| 15 | Klant O | 1.002 | 7,3 | 61,0% |
EVALUATE
TOPN(15,
ADDCOLUMNS(
SUMMARIZE(BI_Autotask_Tickets,
BI_Autotask_Tickets[company_name]),
"TicketCount", CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id])),
"AvgResHours", CALCULATE(
AVERAGE(BI_Autotask_Tickets[resolution_duration_hours])),
"FirstResponsePct", DIVIDE(
CALCULATE(SUM(BI_Autotask_Tickets[first_response_met])),
CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id]))),
"ResolutionPct", DIVIDE(
CALCULATE(SUM(BI_Autotask_Tickets[resolution_met])),
CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id])))
),
[TicketCount], DESC
)Klanten met de langste gemiddelde oplostijd en de ticket-mix die die cijfers veroorzaakt
| Klant | Gem. Opl. (u) | Tickets | P1/P2 % | Escalation % | Trend |
|---|---|---|---|---|---|
| Klant A | 32,4 | 6.381 | 14,2% | 41,3% | Verslechterend |
| Klant I | 24,3 | 1.758 | 11,8% | 33,7% | Stabiel |
| Klant D | 19,8 | 2.775 | 8,4% | 28,1% | Stabiel |
| Klant B | 18,1 | 5.458 | 9,7% | 25,6% | Verbeterend |
| Klant H | 16,3 | 1.803 | 7,1% | 35,2% | Verslechterend |
EVALUATE
TOPN(5,
ADDCOLUMNS(
SUMMARIZE(BI_Autotask_Tickets,
BI_Autotask_Tickets[company_name]),
"AvgResHours", CALCULATE(
AVERAGE(BI_Autotask_Tickets[resolution_duration_hours])),
"TicketCount", CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id])),
"P1P2Pct", DIVIDE(
CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id]),
BI_Autotask_Tickets[priority_name] IN {"P1 - Critical", "P2 - High"}),
CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id])))
),
[AvgResHours], DESC
)| Kwartaal | Tickets | Gem. Opl. (u) | Resolution SLA | First Response |
|---|---|---|---|---|
| Q2 2025 | 16.104 | 19,2 | 61,4% | 50,8% |
| Q3 2025 | 17.382 | 18,7 | 62,1% | 51,3% |
| Q4 2025 | 17.891 | 20,1 | 60,8% | 49,7% |
| Q1 2026 | 16.144 | 17,3 | 68,2% | 57,4% |
Hoe ticket-prioriteiten verdeeld zijn over de klanten met het hoogste volume. Een hoog P1/P2-aandeel kan trage oplossing verklaren.
| Klant | P1 | P2 | P3 | P4 | Svc/Chg | Totaal |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Klant A | 312 | 594 | 1.408 | 2.876 | 1.191 | 6.381 |
| Klant B | 127 | 402 | 1.231 | 2.587 | 1.111 | 5.458 |
| Klant C | 98 | 378 | 1.147 | 2.698 | 969 | 5.290 |
| Klant D | 54 | 178 | 612 | 1.342 | 589 | 2.775 |
| Klant E | 41 | 203 | 548 | 1.102 | 482 | 2.376 |
| Klant F | 18 | 142 | 487 | 1.389 | 328 | 2.364 |
| Klant G | 67 | 198 | 489 | 987 | 439 | 2.180 |
| Klant H | 38 | 89 | 412 | 876 | 388 | 1.803 |
| Klant I | 92 | 115 | 378 | 812 | 361 | 1.758 |
| Klant J | 34 | 156 | 398 | 798 | 342 | 1.728 |
Totaal gewerkte uren per klant, met gemiddeld uren per ticket en kostenindicatoren
| Klant | Tickets | Uren Gewerkt | Gem. u/Ticket | Efficiency |
|---|---|---|---|---|
| Klant A | 6.381 | 4.218 | 0,66 | |
| Klant B | 5.458 | 2.893 | 0,53 | |
| Klant C | 5.290 | 2.116 | 0,40 | |
| Klant D | 2.775 | 1.582 | 0,57 | |
| Klant E | 2.376 | 1.069 | 0,45 | |
| Klant F | 2.364 | 709 | 0,30 | |
| Klant G | 2.180 | 1.134 | 0,52 | |
| Klant H | 1.803 | 1.027 | 0,57 | |
| Klant I | 1.758 | 1.089 | 0,62 | |
| Klant J | 1.728 | 847 | 0,49 |
8 prioriteiten op basis van bovenstaande bevindingen
Met 6.381 tickets en een gemiddelde oplostijd van 32,4 uur verbruikt Klant A buitenproportioneel veel resources. Het escalation-percentage van 41,3% is het hoogste in de hele portfolio. Trek de ticket-verdeling per type en queue erbij om te zien waar tickets vastlopen.
Klant A, H, N, G en K hebben allemaal first-response SLA-percentages onder de 35%. Controleer of auto-assignment regels tickets correct routeren. Een ontbrekend dispatch board of verkeerd geconfigureerde queue zorgt ervoor dat tickets urenlang onaangeraakt blijven liggen.
Klant A verbruikt 0,66 uur per ticket tegenover 0,30 bij Klant F. Dat is meer dan het dubbele aan kosten per ticket. Als hun contract deze resource-intensiteit niet weerspiegelt, draait het account verlies. Herzie het contract of verminder ticket-complexiteit door proactief onderhoud.
Klant K lost tickets op in gemiddeld 2,9 uur, maar haalt de resolution SLA slechts 27,9% van de tijd. Het SLA-venster is waarschijnlijk onrealistisch krap voor de ticket-typen die ze indienen. Vergelijk de contractuele SLA-targets met de werkelijke prioriteitsverdeling.
Klant I heeft 92 P1-tickets op 1.758 totaal (5,2%). Het portfolio-gemiddelde is 2,6%. Of deze klant heeft daadwerkelijk meer kritieke infrastructuur, of hun tickets worden te hoog geprioriteerd. Controleer of priority auto-assignment correct is afgesteld.
Resolution SLA daalde naar 60,8% in Q4 terwijl het ticketvolume piekte op 17.891. Het herstel in Q1 2026 naar 68,2% is bemoedigend, maar het volume daalde ook 9,8%. De echte test is of de verbeterde SLA standhoudt wanneer het volume weer stijgt.
Klant F bereikt 92,0% resolution SLA met een gemiddelde van 1,0 uur over 2.364 tickets, voor slechts 0,30 uur per ticket. Documenteer wat dit account laat werken: ticket-typen, queue-routing, medewerker-toewijzing. Repliceer dat patroon op vergelijkbare accounts.
De top 5 klanten op volume scoren gemiddeld 58,7% resolution SLA tegenover 72,8% voor klanten 11-15. Deze accounts genereren de meeste tickets en trekken het portfolio-gemiddelde omlaag. Gerichte procesverbeteringen op 5 klanten verplaatsen het totaalcijfer meer dan het fixen van 20 kleinere accounts.
Autotask PSA slaat alle Service Desk tickets op. Proxuma Power BI verbindt met Autotask via een directe database-sync en haalt ticketdata op, inclusief aanmaakdatums, afrondtijden, SLA-status, queue-toewijzingen en klantinformatie. De AI draait vervolgens DAX-queries op deze data om het rapport te genereren.
Oplostijd wordt gemeten van ticket-aanmaak tot ticket-afronding via de kolom resolution_duration_hours in het Proxuma Power BI datamodel. Dit is inclusief kantooruren en buiten kantooruren. Voor SLA-compliance controleert het systeem of het ticket is opgelost binnen het SLA-venster dat voor het betreffende prioriteitsniveau is gedefinieerd.
Dit betekent meestal dat het SLA-venster erg krap is ten opzichte van de ticket-complexiteit, of dat tickets worden aangemaakt op een prioriteitsniveau dat een agressieve SLA-timer activeert. Controleer of priority auto-assignment regels de prioriteiten correct instellen voor die klanten.
Het escalation-percentage meet hoe vaak een ticket van L1 naar L2 of hoger escaleert voordat het wordt opgelost. Een hoog percentage (boven 30%) betekent meestal dat L1-medewerkers de kennis of toegang missen om tickets voor die klant op te lossen, of dat de klantomgeving ongebruikelijk complex is.
Uren per ticket deelt de totale time entries van medewerkers bij een klant door het aantal tickets voor die klant. Dit geeft een gemiddelde kostenindicator. Klanten boven 0,55 uur per ticket zijn doorgaans duurder in onderhoud dan het portfolio-gemiddelde.
Ja. Voeg een datumfilter toe op BI_Autotask_Tickets[create_date] in elke DAX-query. Voor maandelijkse reviews filter je op de laatste 30 dagen. Voor kwartaal business reviews filter je op de laatste 90 dagen.
Stabiel of licht dalend ticketvolume per kwartaal is gezond voor een managed services portfolio. Stijgend volume zonder bijbehorende klantgroei kan wijzen op terugkerende problemen, slechte root-cause analyse, of verouderende infrastructuur. Een plotselinge daling kan betekenen dat klanten de helpdesk omzeilen of vertrekken.
Ja. Verbind Proxuma Power BI met je Autotask PSA, voeg een AI-tool (Claude, ChatGPT of Copilot) toe via MCP, en stel dezelfde vraag. De AI schrijft de DAX-queries, draait ze op je live data, en genereert een rapport zoals dit in minder dan vijftien minuten.
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