Dit rapport kruist HiBob personeelsdata (75 medewerkers over 10+ afdelingen) met de HubSpot deal pipeline (115 deals, 1.465 openstaande kansen ter waarde van $14,97M) om te toetsen of de personeelsgroei gelijke tred houdt met de groei van de sales pipeline. Twee databronnen, een vraag: is je team groot genoeg om te leveren wat sales verkoopt?
Dit rapport kruist HiBob personeelsdata (75 medewerkers over 10+ afdelingen) met de HubSpot deal pipeline (115 deals, 1.465 openstaande kansen ter waarde van $14,97M) om te toetsen of de personeelsgroei gelijke tred houdt met de groei van de sales pipeline. Twee databronnen, een vraag: is je team groot genoeg om te leveren wat sales verkoopt?
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: Sales leads, MSP owners, and account managers tracking pipeline health
Hoe vaak: Wekelijks for pipeline reviews, monthly for forecasting, quarterly for strategy
Dit rapport kruist HiBob personeelsdata (75 medewerkers over 10+ afdelingen) met de HubSpot deal pipeline (115 deals, 1.465 openstaande kansen ter waarde van $14,97M) om te toetsen of de personeelsgroei gelijke tred houdt met de groei van de sales pipeline. Twee databronnen, een vraag: is je team groot genoeg om te leveren wat sales verkoopt?
Support is met 20 mensen de grootste afdeling en maakt 26,7% uit van het totale personeelsbestand. Dat past bij wat je verwacht van een MSP: de leveringskant van het bedrijf draagt de meeste headcount. Engineering en Operations samen voegen nog 17 mensen toe, waardoor leveringsgerelateerde rollen 60% van het bedrijf uitmaken.
Sales heeft slechts 4 mensen maar 2 managers. Die managerverhouding van 50% springt eruit vergeleken met de 10% bij Support. Of die structuur zinvol is, hangt af van hoeveel van de salesbeweging manager-gestuurd is versus rep-gedreven, maar het is de moeite waard om nog eens naar te kijken.
EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
BI_HiBob_Employee[department],
"Count", COUNTROWS(BI_HiBob_Employee),
"Managers", CALCULATE(
COUNTROWS(BI_HiBob_Employee),
BI_HiBob_Employee[is_manager] = TRUE
)
)366 kansen per sales rep is een onwerkbaar getal. Zelfs met automatisering en lead scoring kan geen enkele rep zoveel gesprekken zinvol vooruithelpen. Dit wijst op een kwalificatieprobleem (te veel kansen van lage kwaliteit die open blijven staan) of een personeelstekort (niet genoeg reps om de pipeline goed te bewerken).
Aan de leveringskant ziet het beeld er anders uit. Met 5,75 deals per supportmedewerker heeft het team voldoende capaciteit om nieuwe klanten te onboarden. Maar dat getal gaat uit van het huidige dealvolume. Als het winstpercentage van 15,7% verbetert naar zelfs 25% door betere salescoverage, moet support ongeveer 29 deals absorberen in plaats van 18. Dat duwt de verhouding boven 1 nieuwe deal per supportmedewerker per kwartaal.
| Metric | Value |
|---|---|
| Employees | 75 |
| New Hires | 18 |
| Active Contracts | 1,377 |
| Tickets | 67,521 |
| Tickets/Employee | 900 |
96 van de 115 deals (83,5%) hebben geen bedrijfskoppeling in HubSpot. Dat is het grootste datakwaliteitsprobleem in deze pipeline. Zonder bedrijfskoppelingen kun je geen engagement op accountniveau volgen, geen multi-deal accounts identificeren en geen goede account-based strategie opbouwen. De 19 deals die wel een bedrijfskoppeling hebben laten een verspreid patroon zien van enkelvoudige deals per bedrijf.
EVALUATE ROW("CurrentEmployees", [Total Employees], "NewHires", COUNTROWS(FILTER('BI_HiBob_Employee_History', 'BI_HiBob_Employee_History'[work_change_type] = "New Employee")), "TotalTickets", [Tickets - Count - Created], "ActiveContracts", COUNTROWS(FILTER('BI_Autotask_Contracts', 'BI_Autotask_Contracts'[contract_status_name] = "Active")))De bedrijfsbrede managerverhouding van 18,7% valt binnen het gezonde bereik voor een MSP met 75 medewerkers. Branchebenchmarks liggen doorgaans tussen 15-25%. De uitschieter is Sales met 50% managers: 2 managers die 2 individuele medewerkers aansturen. Die structuur is alleen logisch als die managers player-coaches zijn die zelf quota dragen. Als ze puur managen, is de span of control te smal en zijn de kosten per rep te hoog.
96 van de 115 deals staan in HubSpot zonder gekoppeld bedrijf. Dit blokkeert rapportage op accountniveau, maakt het onmogelijk om omzet per account te berekenen en breekt cross-source analyse met HiBob. Dit oplossen is een datahygiene-taak die uren kost, geen weken, en ontgrendelt elke andere metric in dit rapport.
4 salesmedewerkers die 1.465 kansen beheren komt neer op 366 per rep. Zelfs als je rekening houdt met automatisering en pipeline-fases, betekent die verhouding dat de meeste kansen geen enkel zinvol menselijk contact krijgen. Als zelfs 10% van die kansen gekwalificeerd is, zijn dat nog steeds 37 actieve gesprekken per rep, wat aan de bovengrens zit van wat onderzoek aantoont als haalbaar voor complexe B2B-sales.
Slechts 18 van de 115 deals zijn closed-won. Voor MSP-diensten met typische salescycli van 30-90 dagen ligt een gezond winstpercentage tussen 20-35%. Het verschil kan wijzen op slechte leadkwalificatie, onvoldoende follow-upcapaciteit (zie de rep-tot-kansenverhouding) of opgeblazen pipeline waar oude deals niet worden afgesloten.
Met 5,75 deals per supportmedewerker heeft de leveringskant ruimte om nieuwe wins te absorberen. Zelfs een verdubbeling van het winstpercentage zou de verhouding beheersbaar houden. Het gemiddelde dienstverband van 4,3 jaar betekent dat dit ervaren medewerkers zijn die nieuwe klanten kunnen onboarden zonder lange opstarttijd.
1. Koppel alle HubSpot deals aan hun bedrijfsrecords. Dit is de actie met het snelste rendement in dit rapport. Laat iemand een dag besteden aan het koppelen van de 96 niet-gekoppelde deals aan de juiste bedrijfsrecords. Zolang dat niet gebeurd is, kun je geen pipeline-analyse op accountniveau doen, wat betekent dat je geen multi-deal accounts kunt opsporen, geen echte dealconcentratie kunt berekenen en geen pipelinedata kunt verbinden met HiBob voor personeelsplanning.
2. Audit de 1.465 openstaande kansen en sluit verouderde af. Een pipeline met 1.465 kansen en een winstpercentage van 15,7% bevat waarschijnlijk honderden deals die nooit gesloten worden. Stel een regel in: elke kans zonder activiteit in 90 dagen wordt verplaatst naar closed-lost. Dit schoont de pipeline op, geeft je een nauwkeurige forecast en vermindert de ruis waar je salesteam doorheen moet werken.
3. Voeg 1-2 sales reps toe voordat je de pipeline verder uitbreidt. Met 366 kansen per rep is je huidige team te dun verspreid om deals goed te kwalificeren en vooruit te helpen. Voordat je investeert in meer leadgeneratie, breng de verhouding terug naar minder dan 100 actieve kansen per rep. Dat betekent meestal 1-2 reps aannemen die zich richten op pipelinebeheer en kwalificatie, niet alleen op het binnenhalen van nieuwe prospects.
4. Heroverweeg de managerverhouding binnen Sales. Twee managers voor twee individuele medewerkers is ongebruikelijk. Als die managers quota dragen en zelf deals sluiten, werkt de structuur. Als ze puur managen, overweeg dan of een manager Sales en Marketing samen kan aansturen, zodat er budget vrijkomt voor een extra IC die zelf verkoopt.
5. Bouw een kwartaalreview headcount-vs-pipeline. Draai dit cross-source rapport elk kwartaal. Volg of de pipeline-per-medewerkerratio groeit, krimpt of stabiel is. Als die boven de $250K per medewerker (bruto pipeline) stijgt, is dat een vroeg signaal dat het team het niet aankan om te leveren wat sales binnenhaalt. De DAX queries staan klaar.
EVALUATE ROW(
"TotalEmployees", [Total Employees],
"TotalManagers", [Total Managers],
"ManagerPct", [Manager Ratio],
"AvgTenure", [Average Tenure Years],
"DealsTotal", [HubSpot - Deals Total],
"DealsWon", [HubSpot - Deals Won]
)
-- Pipeline detail:
EVALUATE ROW(
"AvgProbability", AVERAGE(BI_Autotask_Opportunities[probability]),
"TotalOppValue", SUM(BI_Autotask_Opportunities[amount]),
"OppCount", COUNTROWS(BI_Autotask_Opportunities),
"AvgDealSize", DIVIDE(
SUM(BI_Autotask_Opportunities[amount]),
COUNTROWS(BI_Autotask_Opportunities)
)
)Het deelt de totale pipelinewaarde door de totale headcount. Een hoger getal betekent dat elke medewerker meer potentiele omzet moet ondersteunen. Voor MSPs geldt dat een ratio boven $200K bruto pipeline per medewerker doorgaans aangeeft dat leveringsteams overbelast raken als het sluitingspercentage verbetert. De gewogen versie ($93K hier) geeft een realistischer beeld door dealwaarschijnlijkheid mee te wegen.
Drie veelvoorkomende oorzaken: (1) Opgeblazen pipeline met verouderde kansen die closed-lost zouden moeten zijn. (2) Onvoldoende salescapaciteit om leads op te volgen, waardoor goede kansen koud worden. (3) Slechte leadkwalificatie bovenaan de funnel, waardoor ongekwalificeerde prospects de pipeline binnenkomen. De verhouding van 366 kansen per rep suggereert dat oorzaken 1 en 2 hier de hoofddrijvers zijn.
Beide bronnen voeden het Power BI datamodel via aparte datapipelines. HiBob levert medewerkersrecords (afdeling, dienstverband, managerstatus). HubSpot levert dealrecords (bedrag, fase, bedrijf). Ze zijn verbonden via Bridge_All_Companies op basis van proxuma_company_id. De cross-source analyse is afhankelijk van een correcte mapping via deze bridge-tabel.
Branchebenchmarks voor techbedrijven plaatsen managerverhoudingen tussen 15-25% van de totale headcount. Op 18,7% is de totale verhouding gezond. Het wordt interessant op afdelingsniveau: Support op 10% is lean, terwijl Sales op 50% zwaar is. De meeste MSPs streven naar een 1:6 tot 1:10 manager-IC span of control in leveringsteams.
Deals in HubSpot kunnen worden aangemaakt zonder ze aan een bedrijfsrecord te koppelen. Dit gebeurt vaak bij deals die via formulieren, imports of quick-add flows worden aangemaakt. De oplossing is simpel: bekijk elke niet-gekoppelde deal, match deze aan een bestaand bedrijf (of maak er een aan) en koppel ze. HubSpot ondersteunt ook bulkkoppeling via import, dus dit kan in een sessie worden afgehandeld.
Per kwartaal is de juiste cadans voor de meeste MSPs. Maandelijks is overdreven omdat headcount niet zo snel verandert. Jaarlijks is te traag omdat de pipeline in een kwartaal flink kan verschuiven. Een kwartaalrun laat je trends vroeg genoeg opvangen om te beginnen met werven voordat de levering overbelast raakt, terwijl de rapportage-overhead laag blijft.
Ja. De DAX queries in dit rapport draaien tegen de live Power BI dataset via MCP. Eenmaal ingepland genereert het rapport zichzelf opnieuw met actuele HiBob en HubSpot data elk kwartaal. Het generatieproces duurt minder dan 15 minuten. Stel het in op de eerste maandag van elk kwartaal en je hebt altijd een actuele snapshot voor de managementreview.
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