Dit rapport kruist HubSpot deal pipeline data (115 deals in het portfolio) met Autotask PSA ticket metrics (67.521 tickets, 844 momenteel open) om klanten te identificeren die richting contractverlenging gaan terwijl hun serviceniveaus dalen. Twee bronnen, een vraag: welke klanten lopen het meeste risico om bij verlenging op te zeggen?
Dit rapport kruist HubSpot deal pipeline data (115 deals in het portfolio) met Autotask PSA ticket metrics (67.521 tickets, 844 momenteel open) om klanten te identificeren die richting contractverlenging gaan terwijl hun serviceniveaus dalen. Twee bronnen, een vraag: welke klanten lopen het meeste risico om bij verlenging op te zeggen?
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: Account managers, finance teams, and MSP owners managing renewals
Hoe vaak: Maandelijks for pipeline review, 90 days before expiry for renewal preparation
Dit rapport kruist HubSpot deal pipeline data (115 deals in het portfolio) met Autotask PSA ticket metrics (67.521 tickets, 844 momenteel open) om klanten te identificeren die richting contractverlenging gaan terwijl hun serviceniveaus dalen. Twee bronnen, een vraag: welke klanten lopen het meeste risico om bij verlenging op te zeggen?
Klant A met 43,2% eerste reactie is een rode vlag die directe aandacht nodig heeft. Met 6.381 tickets en 113 momenteel open, mist meer dan de helft van alle eerste reacties het SLA-venster. Bij dat volume is dit geen eenmalige piek. Het is een structureel probleem met capaciteit of routing.
Vijf klanten (A, D, H, I, J) vallen onder het portfoliogemiddelde van 80% voor eerste reactie. Samen zijn ze goed voor 14.445 tickets. Als een van deze vijf binnen een verlengingsvenster zit, is het risico om ze te verliezen aanzienlijk hoger dan bij de rest van het portfolio.
EVALUATE ROW("ActiveContracts", COUNTROWS(FILTER('BI_Autotask_Contracts', 'BI_Autotask_Contracts'[contract_status_name] = "Active")), "InactiveContracts", COUNTROWS(FILTER('BI_Autotask_Contracts', 'BI_Autotask_Contracts'[contract_status_name] = "Inactive")), "CSAT", [CSAT - Average Rating], "ResolutionMet", [Tickets - Resolution Met %])| Klant | Tickets | Oplossing % | Achterstallig | Nu Open | Risico |
|---|---|---|---|---|---|
| Klant A | 6.381 | 79,3% | 67 | 113 | Hoog |
| Klant B | 5.458 | 91,7% | 23 | 65 | Gemiddeld |
| Klant C | 5.290 | 93,7% | 22 | 40 | Gemiddeld |
| Klant D | 2.775 | 88,3% | 11 | 33 | Gemiddeld |
| Klant E | 2.376 | 92,5% | 13 | 20 | Laag |
| Klant F | 2.364 | 99,9% | 0 | 0 | Laag |
| Klant G | 2.180 | 90,9% | 8 | 25 | Laag |
| Klant H | 1.803 | 87,1% | 11 | 20 | Gemiddeld |
| Klant I | 1.758 | 86,0% | 5 | 13 | Gemiddeld |
| Klant J | 1.728 | 93,1% | 15 | 36 | Gemiddeld |
Klant A staat alleen met 67 achterstallige tickets en een oplossingspercentage van 79,3%. Geen andere klant komt in de buurt van die combinatie. Klant A heeft ook het hoogste aantal open tickets: 113. Als er een actieve deal is in HubSpot, moet dit account de hoogste prioriteit krijgen voor een service recovery gesprek voor de verlenging.
Klant F draait op bijna perfecte SLA met nul achterstallig en nul open tickets. Dat soort operationele consistentie maakt verlengingsgesprekken vanzelfsprekend. Het verschil tussen Klant A en Klant F laat precies zien waar je beperkte account management tijd moet inzetten.
Een conversie van 15,7% over 115 deals zit onder de gebruikelijke MSP benchmark van 20-30%. Dat verschil kan wijzen op pricing, kwalificatie-issues of te trage opvolging. Maar voor dit rapport is de relevantere vraag: wat gebeurt er met gewonnen deals als de service-ervaring verslechtert?
De 18 gewonnen deals zijn klanten die voor jou gekozen hebben. Als hun ticket SLA-cijfers dalen na ondertekening, zijn dat juist de klanten die bij verlenging zullen heroverwegen. Een gewonnen deal met verslechterende SLA is gevaarlijker dan een verloren prospect, want de omzet staat al in de boeken.
EVALUATE ROW(
"TotalDeals", [HubSpot - Deals Total],
"WonDeals", [HubSpot - Deals Won],
"OverallFirstResponse", [Tickets - First Response Met %],
"OverallResolution", [Tickets - Resolution Met %],
"TotalTickets", [Tickets - Count - Created],
"OpenTickets", [Open Tickets (Current)]
)Klant D vraagt gemiddeld 0,74 uur per ticket, het hoogste in het portfolio. Gecombineerd met een eerste reactie van 73,7% en oplossing SLA van 88,3%, genereert deze klant zowel hoge inspanning als slechte resultaten. Dat is een kostbare combinatie tijdens verlengingsonderhandelingen.
Klant A laat een ander patroon zien: extreem lage inspanning per ticket (0,17 uur) maar de slechtste SLA-cijfers in het portfolio. Dat wijst er meestal op dat tickets worden aangeraakt maar niet goed worden opgelost, wat leidt tot herhaalde contacten en het hoge achterstallige aantal dat we zien in Sectie 3.
EVALUATE TOPN(10,
SUMMARIZECOLUMNS(
BI_Autotask_Companies[company_name],
"AvgHours", [Tickets - Avg Hours Per Ticket],
"TicketCount", [Tickets - Count - Created]
),
[Tickets - Avg Hours Per Ticket], DESC
)43,2% eerste reactie | 79,3% oplossing | 67 achterstallig | 113 open. Slechtste SLA in het portfolio bij het hoogste ticketvolume. Elke actieve deal moet een onmiddellijk service recovery plan activeren.
68,6% eerste reactie | 86,0% oplossing | 5 achterstallig | 13 open. Op een na slechtste eerste reactie. Het lagere ticketvolume (1.758) maskeert hoe slecht de ervaring is per interactie.
73,7% eerste reactie | 88,3% oplossing | 11 achterstallig | 33 open. Hoge inspanning per ticket (0,74 uur) gecombineerd met ondergemiddelde SLA. Verlengingsprijsgesprekken worden lastig.
70,1% eerste reactie | 93,1% oplossing | 15 achterstallig | 36 open. Oplossing is solide, maar eerste reactie loopt flink achter. Klanten merken wachttijden sterker op dan oplossingssnelheid.
75,4% eerste reactie | 87,1% oplossing | 11 achterstallig | 20 open. Beide SLA metrics onder het portfoliogemiddelde. Gestage daling in plaats van een dramatische mislukking.
98,0% eerste reactie | 99,9% oplossing | 0 achterstallig | 0 open. De gouden standaard. Gebruik dit als benchmark voor hoe elk account eruit zou moeten zien bij verlenging.
Met een eerste reactie van 43,2%, oplossing SLA van 79,3%, 67 achterstallige tickets en 113 open tickets, zit Klant A in een categorie apart. Geen enkele andere klant combineert dit niveau van volume (6.381 tickets) met dit niveau van service failure. Als er een actieve verlengingsdeal is voor dit account, heeft het een dedicated escalatieroute nodig voor het verlengingsgesprek plaatsvindt.
Klanten A, D, H, I en J missen allemaal het 80% eerste reactie doel. Samen vertegenwoordigen ze 14.445 tickets en dragen het merendeel van de open en achterstallige backlog. Eerste reactietijd is de metric die klanten het directst voelen: elke gemiste SLA is een echt persoon die langer wacht dan beloofd. Deze vijf accounts hebben prioriteitsrouting of capaciteitsaanpassingen nodig.
De HubSpot pipeline toont 115 deals met slechts 18 gewonnen. Een conversie ver onder de MSP benchmark van 20-30% kan wijzen op over-kwalificatie, trage opvolging of pricing die niet aansluit. Voor de verlengingsrisico-analyse is de zorg anders: als acquisitie al moeilijk is, maakt het verliezen van bestaande klanten door slechte SLA de omzetimpact groter.
Op 90,2% totaal wordt het oplossing SLA doel van 90% gehaald. Acht van twaalf top-klanten zitten erboven. Het probleem zit geconcentreerd in eerste reactie, niet in oplossing, wat wijst op capaciteits- of wachtrijbeheer in plaats van technische vaardigheid. Dat is een beter oplosbaar probleem voor het operations team.
1. Bouw een verlengingsrisico dashboard dat HubSpot deal-fase combineert met Autotask SLA trends. Dit rapport is een momentopname, maar de echte waarde komt van het volgen van SLA-trajecten in de 90 dagen voor elke verlengingsdatum. Een klant wiens eerste reactie daalt van 85% naar 70% in het kwartaal voor verlenging, geeft een signaal af. Automatiseer deze cross-source weergave zodat account managers het in real time zien, niet achteraf.
2. Start direct een service recovery programma voor Klant A. Wacht niet op het verlengingsgesprek. Wijs een dedicated escalatiepunt toe, werk de 113 open tickets af met prioriteitstriage, en plan een wekelijks service review gesprek met het klantcontact. Een proactieve uitreik over serviceverbeteringen komt heel anders over dan een defensief gesprek tijdens verlengingsonderhandelingen.
3. Los het eerste reactie knelpunt op voor de vijf ondermaats presterende accounts. Overweeg dedicated queue routing voor deze vijf klanten, tijdelijke capaciteitsverhoging, of auto-escalatie regels die triggeren na 50% van het SLA-venster. Het portfoliogemiddelde van 80,1% voor eerste reactie wordt omlaag getrokken door deze vijf accounts. Ze fixen tilt het hele getal boven target.
4. Kruisrefereer HubSpot verlengingsdata met deze SLA data maandelijks. Plan dit rapport in om op de eerste van elke maand te regenereren. Elke klant met een actieve deal in HubSpot wiens SLA metrics onder 85% eerste reactie of 90% oplossing zakken, zou automatisch moeten flaggen voor account manager review. De DAX queries zijn al gebouwd. De bridge mapping via proxuma_company_id maakt de join mogelijk.
Het rapport kruist twee databronnen. HubSpot levert deal pipeline data die laat zien welke klanten actieve commerciele relaties hebben. Autotask PSA levert operationele data met ticketvolumes, SLA-compliance, achterstallige tickets en oplostijden. Een klant die in beide systemen verschijnt met dalende SLA metrics wordt gemarkeerd als verlengingsrisico. Het risiconiveau hangt af van de combinatie van lage eerste reactie, gemiste oplossing SLA, en hoog aantal achterstallige tickets.
Twee metrics bepalen SLA-gezondheid: eerste reactie behaald percentage en oplossing behaald percentage. "Verslechterend" betekent dat een van beide metrics onder het portfoliodoel zakt (90% voor oplossing, 80% als huidig portfoliogemiddelde voor eerste reactie). Achterstallige tickets (resolved_due_age_days groter dan 0) voegen een extra signaal toe.
De verbinding loopt via Bridge_All_Companies, een mapping tabel in het Power BI data model. Elk bedrijf krijgt een proxuma_company_id die de records koppelt over HubSpot, Autotask, Microsoft 365 en andere bronnen. Wanneer een HubSpot deal gekoppeld is aan een bedrijf dat ook Autotask tickets heeft, maakt de bridge cross-source analyse mogelijk.
Achterstallige tickets zijn opgeloste tickets waarbij de oplossing na de SLA-deadline plaatsvond. In het data model wordt dit geidentificeerd doordat resolved_due_age_days groter is dan nul. Een waarde van 3 betekent dat het ticket 3 dagen na de SLA-deadline is opgelost. Deze tickets tellen mee tegen het oplossing SLA percentage.
Een laag conversiepercentage betekent dat het werven van nieuwe klanten al moeilijk is. Als je dat combineert met het risico van bestaande klanten verliezen door slechte SLA prestaties, vermenigvuldigt het omzetverlies zich. Het vervangen van een opgezegde klant bij een conversie van 15,7% vereist zo'n 6-7 gekwalificeerde prospects in de pipeline.
Maandelijks is het aangeraden ritme. SLA trends hebben minimaal 30 dagen data nodig om een betekenisvol patroon te tonen. Dit draaien op de eerste van elke maand geeft account managers een volledige maand service data om op te acteren voor verlengingsgesprekken. De DAX queries draaien in minder dan een minuut via MCP.
Ja. Alle DAX queries in dit rapport zijn productie-klaar en draaien tegen het live Power BI semantic model via MCP. Het generatieproces duurt minder dan 15 minuten. Een maandelijks schema dat automatisch klanten markeert met actieve HubSpot deals en dalende Autotask SLA zou dit van een eenmalige analyse omzetten in een continu early warning systeem.
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