“Winstmarge per Klant: Wat Is Elke Klant Werkelijk Waard?”
Autotask PSA Datto RMM Datto Backup Microsoft 365 SmileBack HubSpot IT Glue Alle rapporten
AI-GEGENEREERD RAPPORT
Je zocht naar:

Winstmarge per Klant: Wat Is Elke Klant Werkelijk Waard?

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

Winstmarge per Klant: Wat Is Elke Klant Werkelijk Waard?

This report provides a detailed breakdown of winstmarge per klant: wat is elke klant werkelijk waard? for managed service providers.

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

Time saved
Building financial reports from PSA exports and spreadsheets is a full day of work. This report delivers it in minutes.
Margin visibility
Revenue numbers alone do not tell the story. This report connects revenue to cost for true profitability.
Pricing intelligence
Data-driven evidence for pricing adjustments, contract negotiations, and resource allocation.
RapportcategorieFinancial & Revenue
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
DoelgroepMSP owners, finance leads
Waar vind je dit in Proxuma
Power BI › Financieel › Winstmarge per Klant: Wat Is Elke Kla...
Wat je kunt meten in dit rapport
Winstgevendheidsrapport · Autotask
Winstmarge per Klant
282 facturerende klanten Alle geboekte factuurregels
Winstmarge per Klant: Wat Is Elke Klant Werkelijk Waard?
Omzet, kosten, winst en margepercentage per klant — berekend uit Autotask-factuurgegevens via Power BI. Identificeert welke klanten het meest bijdragen aan de winst, en welke meer verbruiken dan ze opbrengen.
⚠ Demogegevens — synthetische Autotask-omgeving

Bedrijfsbrede Winstgevendheid

Totale omzet, kosten en winst over alle 282 facturerende klanten op basis van Autotask-factuurgegevens.

$17,6M
Totale Omzet
Uit alle factuurregels
$8,3M
Totale Kosten
Uit our_cost op factuurregels
$9,3M
Totale Winst
Omzet minus kosten
53,0%
Totale Marge
Over 282 facturerende klanten

Een marge van 53% is gezond voor een managed services omgeving, maar het gemiddelde verbergt een grote spreiding. Topklanten halen meer dan 80% marge; minimaal één klant draait verlies. Beide uitersten hebben strategische gevolgen — de verliesmaker vraagt om prijs- of scopecorrectie, en de hoge-marge klanten zijn een model om te bestuderen.

Bekijk DAX Query — Bedrijfsbrede Winsttotalen
EVALUATE
ROW(
    "Total Revenue",    [Revenue - Total],
    "Total Cost",       [Cost - Total],
    "Total Profit",     [Profit - total],
    "Overall Margin %", [Profit - total - percentage]
)

-- Measures referentie:
-- [Revenue - Total]             = SUM('BI_Autotask_Billing_Items'[total_amount])
-- [Cost - Total]                = SUM('BI_Autotask_Billing_Items'[our_cost])
-- [Profit - total]              = [Revenue - Total] - [Cost - Total]
-- [Profit - total - percentage] = DIVIDE([Profit - total], [Revenue - Total], 0)

Top 10 Klanten op Omzet

Klanten met de hoogste omzet, inclusief winstbijdrage en margepercentage. Hoge omzet garandeert geen hoge marge — sommige grote klanten laten een ondergemiddelde winstgevendheid zien.

# Klant Omzet Winst Marge % Beoordeling
1 Craig-Huynh $2.324.617 $1.310.647
56,4%
Boven Gem.
2 Lewis LLC $2.212.915 $1.318.693
59,6%
Boven Gem.
3 Little Group $1.431.177 $827.758
57,8%
Boven Gem.
4 Lopez-Reyes $589.694 -$55.879
-9,5%
Verliesgevend
5 Martin Group $637.092 $388.880
61,0%
Boven Gem.
6 Burke, Armstrong and Morgan $469.660 $245.267
52,2%
Nabij Gem.
7 Wall PLC $476.622 $262.227
55,0%
Boven Gem.
8 Patterson, Riley and Lawson $416.450 $209.582
50,3%
Nabij Gem.
9 Thompson, Contreras and Rios $320.832 $179.416
55,9%
Boven Gem.
10 Richards, Bell and Christensen $328.165 $221.073
67,4%
Hoge Marge

Beoordeling: Hoge Marge = >65% · Boven Gem. = 53–65% · Nabij Gem. = 45–53% · Onder Gem. = <45% · Verliesgevend = negatieve marge

Bekijk DAX Query — Top 20 Klanten op Omzet met Marge
EVALUATE
TOPN(
    20,
    FILTER(
        SUMMARIZECOLUMNS(
            'BI_Autotask_Companies'[company_name],
            "Revenue",   [Revenue - Total],
            "Cost",      [Cost - Total],
            "Profit",    [Profit - total],
            "Margin %",  [Profit - total - percentage]
        ),
        [Revenue] > 0
    ),
    [Revenue], DESC
)

Klanten met de Hoogste Marge

Klanten waarbij de verhouding van winst tot omzet het sterkst is. Dit zijn doorgaans klanten met goed gestructureerde contracten, voorspelbare servicebehoeften of een sterke zelfbedieningsadoptie. Begrijpen wat ze gemeen hebben is de eerste stap naar het repliceren van het model.

Klant Omzet Winst Marge %
Torres-Jones $255.698 $208.887 81,7%
Richards, Bell and Christensen $328.165 $221.073 67,4%
Lee-Dalton $198.503 $128.794 64,9%
Wu-Jackson $321.669 $200.186 62,2%
Martin Group $637.092 $388.880 61,0%

Torres-Jones springt eruit: $209K winst op $256K omzet bij 81,7% marge is uitzonderlijk in managed services. Met relatief lage omzet maar zeer lage kosten, draait deze klant waarschijnlijk op een vaste-vergoedingscontract met minimaal ticketvolume. Dit is het profiel dat de moeite waard is om te repliceren in je verkoopproces.

Bekijk DAX Query — Top 10 Klanten op Marge %
EVALUATE
TOPN(
    10,
    FILTER(
        SUMMARIZECOLUMNS(
            'BI_Autotask_Companies'[company_name],
            "Revenue",  [Revenue - Total],
            "Profit",   [Profit - total],
            "Margin %", [Profit - total - percentage]
        ),
        [Revenue] >= 50000  -- sluit micro-klanten uit (ruis)
    ),
    [Margin %], DESC
)

Verliesgevende en Lage Marge Klanten

Klanten die negatieve winst genereren of marges ver onder het bedrijfsgemiddelde van 53% hebben. Deze vereisen een prijsgesprek, heronderhandeling van de scope, of een strategische beslissing over het behoud van de klant.

Klant Omzet Kosten Winst Marge % Actie
Lopez-Reyes $589.694 $645.574 -$55.879 -9,5% Direct Herzien
Kelley-Walsh $203.888 $131.810 $72.077 35,4% Prijsbeoordeling
Montgomery-Peck $214.469 $133.755 $80.714 37,6% Prijsbeoordeling
Ramos Group $205.547 $126.248 $79.299 38,6% Prijsbeoordeling
Hahn Group $253.148 $133.138 $120.010 47,4% Monitor

Lopez-Reyes is een significante uitschieter: $645K aan kosten tegenover $590K omzet levert een jaarlijks verlies van $55.900 op. Dit is geen kleine afrondingsfout — het is een structureel onevenwicht tussen het contracttarief en de werkelijke kosten om de klant te bedienen. Bij het huidige tempo groeit het cumulatieve verlies elk jaar verder.

Bekijk DAX Query — Verliesgevende en Lage Marge Klanten
EVALUATE
FILTER(
    SUMMARIZECOLUMNS(
        'BI_Autotask_Companies'[company_name],
        "Revenue",  [Revenue - Total],
        "Cost",     [Cost - Total],
        "Profit",   [Profit - total],
        "Margin %", [Profit - total - percentage]
    ),
    [Revenue] > 0 && [Margin %] < 0.45  -- onder de 45% grens
)

Margespreiding Overzicht

Hoe 282 facturerende klanten verdeeld zijn over margeniveaus. De spreidingsvorm laat zien of je prijsmodel consistent wordt toegepast of sterk varieert.

Hoog
>65% Marge
Torres-Jones, Richards Bell, Lee-Dalton
Boven Gem.
53–65%
Craig-Huynh, Lewis LLC, Little Group
Onder Gem.
30–45%
Kelley-Walsh, Montgomery-Peck, Ramos
Verlies
<0% Marge
Lopez-Reyes — -$55.879 verlies
Bekijk DAX Query — Alle Klanten op Marge %
-- Volledig gerangschikt klant-winstgevendheidstabel
EVALUATE
FILTER(
    ADDCOLUMNS(
        SUMMARIZECOLUMNS(
            'BI_Autotask_Companies'[company_name],
            "Revenue",  [Revenue - Total],
            "Cost",     [Cost - Total],
            "Profit",   [Profit - total],
            "Margin %", [Profit - total - percentage]
        ),
        "Niveau",
            IF([Margin %] < 0, "Verliesgevend",
                IF([Margin %] < 0.45, "Onder Gemiddeld",
                    IF([Margin %] < 0.53, "Nabij Gemiddeld",
                        IF([Margin %] < 0.65, "Boven Gemiddeld",
                            "Hoge Marge"))))
    ),
    [Revenue] > 0
)

Belangrijkste Inzichten

Wat de winstgevendheidsdata je vertelt — en wat de volgende stap is.

Lopez-Reyes: handel nu

$645K aan kosten tegenover $590K omzet is geen factureringsafwijking — het is een structureel verlies. Herbekijk de contractscope, uurtarieven en ticketvolume voor dit account. Een prijsaanpassing van 10% zou jaarlijks $59K terugbrengen.

Torres-Jones: de benchmark

81,7% marge op $256K omzet. Vaste vergoeding met laag servicegebruik is de waarschijnlijke verklaring. Identificeer de contractstructuur en gebruik dit als verkoopsjabloon voor vergelijkbare nieuwe klanten.

Omzetrang ≠ winstrang

Craig-Huynh ($2,32M omzet) en Lewis LLC ($2,21M omzet) hebben beiden een bovengemiddelde marge. Maar Lopez-Reyes, met $590K omzet, maakt verlies. Omzet voorspelt geen winstgevendheid — bekijk altijd beide.

Drie klanten onder 40% marge

Kelley-Walsh (35,4%), Montgomery-Peck (37,6%) en Ramos Group (38,6%) zitten ver onder het bedrijfsgemiddelde van 53%. Elk contract genereert minder dan €0,40 winst per €1 omzet. Deze verdienen een prijsgesprek bij de volgende verlenging.


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