AI-gegenereerde analyse via Proxuma Power BI MCP-server. Identificeert klanten met een hoge tijdsinvestering maar lage omzetgeneratie, gerangschikt op effectief uurtarief.
AI-gegenereerde analyse via Proxuma Power BI MCP-server. Identificeert klanten met een hoge tijdsinvestering maar lage omzetgeneratie, gerangschikt op effectief uurtarief.
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: MSP owners, finance leads, and operations managers tracking profitability
Hoe vaak: Maandelijks for financial reviews, quarterly for strategic planning, op aanvraag for pricing decisions
AI-gegenereerde analyse via Proxuma Power BI MCP-server. Identificeert klanten met een hoge tijdsinvestering maar lage omzetgeneratie, gerangschikt op effectief uurtarief.
EVALUATE ROW("TotalRevenue", SUM('BI_Autotask_Charges'[billable_amount]), "TotalHours", [Tickets - Hours Worked], "EffectiveRate", DIVIDE(SUM('BI_Autotask_Charges'[billable_amount]), [Tickets - Hours Worked]), "BillableHours", SUM('BI_Autotask_Time_Entries'[Billable Hours]), "NonBillableHours", SUM('BI_Autotask_Time_Entries'[Non billable Hours]))Klanten met 50+ geregistreerde uren en effectief tarief onder $100/uur — gesorteerd op gewerkte uren
| Klant | Gewerkte Uren | Omzet | Effectief Tarief | Portfolio Benchmark | Omzetgap | Status |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Smith and Sons | 101,5u | $1.286 | $12,67/u | $418/u | -$41.141 | Kritiek |
| Smith Ltd | 97,1u | $2.677 | $27,56/u | $418/u | -$37.911 | Kritiek |
| Shaw-Ryan | 86,4u | $2.803 | $32,46/u | $418/u | -$33.312 | Kritiek |
| Palmer, White and Decker | 96,5u | $7.822 | $81,08/u | $418/u | -$32.515 | Review |
EVALUATE
TOPN(20,
FILTER(
ADDCOLUMNS(
SUMMARIZE('BI_Autotask_Companies',
'BI_Autotask_Companies'[company_name]),
"Hours", [Company - Hours Worked],
"Revenue", [Revenue - Total],
"EffRate", [Analytics - Client Effective Rate],
"Profit", [Profit - total]
),
[Hours] > 50 && [Revenue] > 0 && [Revenue] < 8000
),
[Hours], DESC
)Klanten met effectieve tarieven onder $60/uur — ongeacht het urenvolume
EVALUATE
TOPN(15,
FILTER(
ADDCOLUMNS(
SUMMARIZE('BI_Autotask_Companies',
'BI_Autotask_Companies'[company_name]),
"Hours", [Company - Hours Worked],
"Revenue", [Revenue - Total],
"EffRate", [Analytics - Client Effective Rate],
"Profit", [Profit - total]
),
[Hours] > 0 && [EffRate] > 0 && [EffRate] < 60
),
[Hours], DESC
)Je klanten met het hoogste urenvolume, allemaal met een effectief tarief boven de portfoliobenchmark
| Klant | Gewerkte Uren | Omzet | Effectief Tarief | Winst | Tariefstatus |
|---|---|---|---|---|---|
| Craig-Huynh | 4.370u | $2,32M | $531,90/u | $1,31M | Uitstekend |
| Little Group | 3.791u | $1,43M | $377,48/u | $828K | Goed |
| Lewis LLC | 2.801u | $2,21M | $790,02/u | $1,32M | Uitstekend |
| Martin Group | 2.217u | $637K | $287,37/u | $389K | Goed |
| Wall PLC | 1.697u | $477K | $280,88/u | $262K | Goed |
| Burke, Armstrong and Morgan | 1.312u | $470K | $357,90/u | $245K | Goed |
EVALUATE
TOPN(15,
FILTER(
ADDCOLUMNS(
SUMMARIZE('BI_Autotask_Companies',
'BI_Autotask_Companies'[company_name]),
"Hours", [Company - Hours Worked],
"Revenue", [Revenue - Total],
"EffRate", [Analytics - Client Effective Rate],
"Profit", [Profit - total]
),
[Hours] > 0 && [Revenue] > 0
),
[Hours], DESC
)Het portfoliogemiddelde effectieve tarief staat op $418/uur over 50.752 uren en $17,6M omzet. Dat getal vertegenwoordigt wat de tijd van je team waard is bij een correcte prijsstelling. Drie klanten opereren op tarieven tussen 3% en 8% van die benchmark.
Smith and Sons is het meest extreme geval: 101,5 uur geregistreerd tegen slechts $1.286 omzet. Dat komt neer op $12,67/uur — 97% onder het portfoliogemiddelde. Op het benchmarktarief hadden diezelfde uren $42.427 moeten opleveren. Smith Ltd en Shaw-Ryan volgen hetzelfde patroon: respectievelijk 97u en 86u geregistreerd op $27 en $32 per uur.
Het contrast met je hoogste-volume klanten vertelt het volledige verhaal. Lewis LLC genereert $790/uur over 2.801 uren. Craig-Huynh draait op $532/uur over 4.370 uren. Deze accounts werken omdat de prijsstelling de geleverde waarde weerspiegelt. De lage-tarief accounts hebben het tegenovergestelde probleem: het team levert werk, registreert uren en factureert er bijna niets voor.
De meest voorkomende oorzaken zijn legacy flatfee-contracten die jaren geleden werden vastgesteld, unlimited-supportregelingen die nooit zijn bijgewerkt, of T&M-accounts waarbij facturering inconsistent wordt bijgehouden. Power BI legt het symptoom bloot; de oplossing vindt plaats in het contractgesprek.
4 prioriteiten op basis van de bovenstaande bevindingen
101,5 uur op $12,67/uur is geen prijsprobleem — het is een contractstructuurprobleem. Trek het contract op, controleer of werk correct wordt geregistreerd en bepaal of dit een flatfee-regeling is die facturering beperkt ongeacht het aantal uren. Als dat zo is, heeft dit account een nieuwe contractstructuur nodig vóór de volgende verlenging.
Op respectievelijk $27 en $32/uur verbruiken beide accounts significant engineertijd tegen tarieven die geen kosten dekken. Bereid een urenrapport voor elke klant voor met gewerkte uren over de afgelopen 12 maanden versus het gecontracteerde tarief. Gebruik deze data om een prijsverhoging te rechtvaardigen bij de volgende QBR.
Op $81/uur en 96,5 geregistreerde uren valt dit account in de “review-zone” — onder de kritieke drempel maar draait toch verlies. Met 96 uren geregistreerd en slechts $7.822 omzet draait het account op een verlies van $637 als je kosten meeneemt. Het is geen noodgeval, maar de volgende verlenging is het moment om tarieven op niveau te brengen.
Op $790/uur over 2.801 uren is Lewis LLC je meest efficiënt geprijsde high-volume account. Documenteer hoe hun contract eruitziet: de servicescope, de tariefstructuur en het factureringsmechanisme. Dit is het model voor nieuwe contracten en verlengingen.
Het effectieve tarief is de totale omzet gedeeld door de totale gewerkte uren voor een bepaalde klant. Het vertelt je hoeveel omzet elk uur van je team daadwerkelijk genereert. Een hoog effectief tarief betekent dat je je tijd goed factureert. Een laag tarief betekent dat je team meer uren werkt dan de klant betaalt.
De meest voorkomende oorzaken zijn verouderde flatfee-contracten die maandelijkse facturering beperken ongeacht werkelijke uren, unlimited-supportplannen zonder scopebegrenzing, T&M-accounts waar niet alle uren worden vastgelegd in de PSA, of reactieve klanten die veel ad-hocwerk genereren dat buiten de factureerbare scope valt.
Ja. Verbind Proxuma Power BI met je Autotask PSA-account, voeg een AI-tool toe via MCP en stel dezelfde vraag. De AI schrijft de DAX-queries, voert ze uit op je echte data en produceert deze analyse in minder dan vijftien minuten. Alle klantnamen, uren en tarieven weerspiegelen je werkelijke portfolio.
Maandelijks is een goed ritme voor operationele monitoring. Elk kwartaal is het juiste moment om bevindingen mee te nemen naar contract- of QBR-gesprekken. De data ververscht realtime via Power BI, zodat je altijd het actuele beeld ziet.
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