“Tickets per Categorie en Issuetype”
Autotask PSA Datto RMM Datto Backup Microsoft 365 SmileBack HubSpot IT Glue Alle rapporten
AI-GEGENEREERD RAPPORT
Je zocht naar:

Tickets per Categorie en Issuetype

Volumeverdeling en gemiddelde afhandeltijd over ticketcategorieen, issuetypes, sub-issuetypes en tickettypes. Gerangschikt op aantal, gemarkeerd op inspanning.

Built from: Autotask PSA
Hoe dit rapport tot stand kwam
1
Autotask PSA
Multiple data sources combined
2
Proxuma Power BI
Voorgebouwd MSP semantisch model, 50+ measures
3
AI via MCP
Claude of ChatGPT schrijft DAX-queries, voert ze uit en formatteert de output
4
Dit Rapport
KPI's, uitsplitsingen, trends, aanbevelingen
Klaar in < 15 min

Tickets per Categorie en Issuetype

Volumeverdeling en gemiddelde afhandeltijd over ticketcategorieen, issuetypes, sub-issuetypes en tickettypes. Gerangschikt op aantal, gemarkeerd op inspanning.

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

Time saved
Manual ticket analysis requires exporting data and building pivot tables. This report does it automatically.
Queue health
Stuck tickets, aging backlogs, and escalation patterns become visible at a glance.
Process improvement
Data-driven decisions about routing, staffing, and escalation rules.
RapportcategorieTicketing & Helpdesk
DatabronAutotask PSA · Datto RMM · Datto Backup · Microsoft 365 · SmileBack · HubSpot · IT Glue
RefreshReal-time via Power BI
GeneratietijdMinder dan 15 minuten
AI vereistClaude, ChatGPT or Copilot
DoelgroepService desk managers, dispatch leads
Waar vind je dit in Proxuma
Power BI › Ticketing › Tickets per Categorie en Issuetype
Wat je kunt meten in dit rapport
Samenvattende Metrieken
Uitsplitsing per Klant
Trendanalyse (3 Kwartalen)
SLA Risico Kwadrant
Ticketdetail per Prioriteit
Servicedesk Gezondheidsoverzicht
Belangrijkste Bevindingen
Strategische Aanbevelingen
Veelgestelde Vragen
Primaire Metriek
Secundaire Metriek
Dekkingsgraad
Power BI Rapport

Tickets per Categorie en Issuetype

Volumeverdeling en gemiddelde afhandeltijd over ticketcategorieen, issuetypes, sub-issuetypes en tickettypes. Gerangschikt op aantal, gemarkeerd op inspanning.

1.0
Samenvattende Metrieken
Kerngetallen voor Tickets per Categorie en Issuetype Volumeverdeling en gemiddelde afhandeltijd over ticketcategorieen, issuetypes, sub-issuetypes en tickettypes. Gerangschikt op aantal, gemarkeerd op inspanning..
Primaire Metriek
90.2%
Across 67,521 tickets
Secundaire Metriek
98.8%
Near-complete
Dekkingsgraad
87.3%
12 hiaten
Trendrichting
Stijgend
+3.2% QoQ
Databron: Berekend op basis van meest recente dataset.
View DAX Query - Ticket Summary Metrics
EVALUATE ROW("ResolutionMet", [Tickets - Resolution Met %], "FirstHourFix", [Tickets - First Hour Fix %], "SameDayRes", [Tickets - Same Day Resolution %], "ClosureRate", [Tickets - Closure Rate %], "TotalTickets", [Tickets - Count - Created])
2.0
Uitsplitsing per Klant
PriorityCount%
P430,41545.0%
Service/Change15,58423.1%
P314,71521.8%
P15,0197.4%
P21,7882.6%

De kloof tussen top- en bodempresteerders vereist aandacht.

View DAX Query - Performance by Queue
EVALUATE SUMMARIZECOLUMNS('BI_Autotask_Tickets'[priority_name], "TicketCount", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'))
3.0
Trendanalyse (3 Kwartalen)
Q1 2026
87.4%
Q4 2025
84.2%
Q3 2025
81.8%

Verbetering van 81.8% naar 87.4% over drie kwartalen.

View DAX Query - Ticket Volume Trend
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
    BI_Autotask_Tickets[created_month],
    "NewTickets", COUNTROWS(BI_Autotask_Tickets),
    "Resolved", CALCULATE(COUNTROWS(BI_Autotask_Tickets), BI_Autotask_Tickets[status] = "Complete"),
    "SLARate", [AT - SLA Met Rate %]
)
ORDER BY BI_Autotask_Tickets[created_month] ASC
4.0
SLA Risico Kwadrant
Mapping van klanten op ticketvolume en SLA-naleving.
HOOG RISICO
4 entiteiten
Prestaties ver onder het portfoliogemiddelde. Onmiddellijke actie vereist.
MATIG RISICO
7 entiteiten
Prestaties onder streefniveau maar stabiel. Beoordeling binnen 2 weken.
LAAG RISICO
12 entiteiten
Prestaties boven streefniveau. Standaard monitoring voldoende.
NIET BEOORDEELD
3 entiteiten
Onvoldoende data beschikbaar voor risicobeoordeling.

De 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.

5.0
Ticketdetail per Prioriteit
Gedetailleerde uitsplitsing van ticketafhandelingstijden.
PriorityCount%
P430,41545.0%
Service/Change15,58423.1%
P314,71521.8%
P15,0197.4%
P21,7882.6%

De gedetailleerde uitsplitsing toont duidelijke prestatieverschillen. De onderste twee categorieen vereisen gerichte actie om de portfoliogezondheid te verbeteren.

6.0
Servicedesk Gezondheidsoverzicht
Gezondheidsindicatoren voor de servicedesk.
92.4% gezondheid
Portfoliogezondheid
87.3% van 100%
Dekking
23 actie-items
Open Items

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.

7.0
Belangrijkste Bevindingen
!

Prestatiekloof Vereist Aandacht

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.

!

Dalende Trend bij Matig Risico Groep

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.

Top Presteerders Blijven Consistent

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.

8.0
Strategische Aanbevelingen

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.

9.0
Veelgestelde Vragen
Hoe vaak wordt dit rapport bijgewerkt?

Data synchroniseert elke 24 uur vanuit de bronnen. Het rapport weerspiegelt de meest recente volledige dataset.

Kan ik dit rapport gebruiken in QBR-presentaties?

Ja. Dit rapport is QBR-klaar. Exporteer de kernmetrieken en trenddata om op te nemen in uw kwartaalrapportage.

Wat moet ik doen met de hoog-risico entiteiten?

Plan een gerichte beoordeling. Stel een actieplan op met herstelstappen en volg binnen 2 weken op.

Genereer rapporten als deze vanuit je eigen data

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