We hebben de cijfers over vermijdbare SLA-schendingen uit uw Power BI-data gehaald. Dit valt op, hier zitten de hiaten en dit kunt u eraan doen.
We hebben de cijfers over vermijdbare SLA-schendingen uit uw Power BI-data gehaald. Dit valt op, hier zitten de hiaten en dit kunt u eraan doen.
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
We hebben de cijfers over vermijdbare SLA-schendingen uit uw Power BI-data gehaald. Dit valt op, hier zitten de hiaten en dit kunt u eraan doen.
-- Combined summary metrics from Power BI datasetNalevingspercentages voor eerste respons en oplossings-SLA
| Metric | Behaald | Totaal | Percentage |
|---|---|---|---|
| Eerste Respons SLA | 35.715 | 67.521 | 52,9% |
| Oplossings-SLA | 42.892 | 67.521 | 63,5% |
EVALUATE ROW("Total", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), "FirstResponseMet", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), 'BI_Autotask_Tickets'[first_response_met] + 0 = 1), "ResolutionMet", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), 'BI_Autotask_Tickets'[resolution_met] + 0 = 1))Klanten gerangschikt op totaal aantal tickets uit de demodataset
| Bedrijf | Tickets |
|---|---|
| Wilson-Murphy | 1.002 |
| Burke, Armstrong and Morgan | 1.629 |
| Lopez-Reyes | 1.317 |
| Ford, Mclean and Robinson | 1.684 |
| Lewis LLC | 1.758 |
| Thompson, Contreras and Rios | 1.803 |
| Stephens-Martinez | 1.481 |
| Rivers, Rogers and Mitchell | 6.381 |
| Blanchard-Glenn | 2.364 |
| Martin Group | 2.775 |
| Price-Gomez | 2.180 |
| Little Group | 5.290 |
| Wall PLC | 2.376 |
| Craig-Huynh | 5.458 |
| Ramos Group | 1.728 |
EVALUATE TOPN(15, SUMMARIZECOLUMNS('BI_Autotask_Tickets'[company_name], "Tickets", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets')), [Tickets], DESC)Ticketmix per prioriteitsniveau
| Prioriteit | Tickets |
|---|---|
| P3 - Medium | 14.715 |
| P4 - Laag | 30.415 |
| P1 - Kritisch | 5.019 |
| P2 - Hoog | 1.788 |
| Service/Change req. | 15.584 |
Maandelijks ticketvolume over de waargenomen periode
| Maand | Tickets |
|---|---|
| 202502 | 3.478 |
| 202503 | 3.766 |
| 202504 | 4.341 |
| 202505 | 3.639 |
| 202506 | 3.651 |
| 202507 | 6.613 |
| 202508 | 3.607 |
| 202509 | 4.563 |
| 202510 | 4.013 |
| 202511 | 3.327 |
| 202512 | 2.940 |
| 202601 | 2.164 |
Wat de data ons vertelt
Over 39.226 totale records is de verdeling sterk geconcentreerd. Wilson-Murphy alleen is al goed voor 2,6% van het totale volume (1.002 records). Dit soort concentratie is het waard om te monitoren: als een klant consistent het leeuwendeel van de werklast vormt, kan dat wijzen op scope creep, onvoldoende preventief onderhoud of een mismatch in de prijsstelling.
Kijkend naar de maandelijkse trend is het ticketvolume gedaald over de waargenomen periode, van 3.478 naar 2.164. Een dalende trend kan wijzen op verbeterde automatisering, betere documentatie of verminderde klantactiviteit.
SLA-naleving staat op 52,9% eerste respons en 63,5% oplossing. Hier is ruimte voor verbetering. Richt u op de wachtrijen en prioriteiten met de laagste naleving om snel resultaat te boeken.
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.
De TOTAAL TICKETS metric wordt afgeleid uit het onderliggende Power BI dataset met DAX queries. Het aggregeert data over de rapportageperiode voor een geconsolideerd overzicht van totaal tickets performance.
Dit rapport haalt operationele data op uit Autotask PSA, Datto RMM, Datto Backup via de Proxuma Power BI integratie. De analyse dekt de standaard rapportageperiode en bevat alle actieve records die aan de rapportcriteria voldoen.
Bekijk de specifieke datapunten in deze sectie en vergelijk ze met je operationele context. Gebruik het rapport als startpunt voor teamdiscussies en prioritering van vervolgacties.
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