We hebben de cijfers over autotask eerste reactietijd uit je Power BI-data getrokken. Dit valt op, hier zitten de gaten, en dit kun je eraan doen.
We hebben de cijfers over autotask eerste reactietijd uit je Power BI-data getrokken. Dit valt op, hier zitten de gaten, en dit kun je eraan doen.
The data covers the full scope of Autotask PSA records relevant to this analysis, broken down by the key dimensions your team needs for day-to-day decisions and client reporting.
Who should use this: Service delivery managers, operations leads, and MSP owners tracking service quality
How often: Weekly for operational adjustments, monthly for client reporting, quarterly for contract reviews
We hebben de cijfers over autotask eerste reactietijd uit je Power BI-data getrokken. Dit valt op, hier zitten de gaten, en dit kun je eraan doen.
EVALUATE ROW("Tickets", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), "AvgFRHours", AVERAGE('BI_Autotask_Tickets'[first_response_duration_hours]), "MedianFRHours", MEDIAN('BI_Autotask_Tickets'[first_response_duration_hours]), "FRMetPct", [Tickets - First Response Met %], "SameDayRespPct", [Tickets - Same Day Response %])Klanten gerangschikt op totaal aantal tickets uit de demodataset
| Bedrijf | Tickets | Gem. Uren | FRT % |
|---|---|---|---|
| Lee-Ramsey | 438 | 14,70 | 64,9% |
| Rivers, Rogers and Mitchell | 6.381 | 14,65 | 43,2% |
| Colon and Sons | 493 | 14,33 | 72,3% |
| Martin-Gonzalez | 379 | 14,10 | 88,9% |
| Fox, Conner and West | 682 | 14,03 | 78,6% |
| Conway Ltd | 273 | 12,43 | 78,7% |
| Holt, Barnes and Mccarthy | 994 | 12,33 | 78,4% |
| Snyder Ltd | 413 | 11,81 | 80,5% |
| Hanson-Cunningham | 532 | 9,74 | 86,7% |
| Coleman, Rojas and Smith | 360 | 8,93 | 80,6% |
| Doyle-Contreras | 404 | 8,01 | 76,2% |
| Jacobs-Levy | 337 | 8,01 | 60,7% |
| Barrera Ltd | 327 | 7,82 | 79,4% |
| Thomas-Watson | 473 | 7,73 | 80,3% |
| Sutton, Williams and Hodge | 213 | 7,50 | 90,2% |
EVALUATE TOPN(15, FILTER(ADDCOLUMNS(VALUES('BI_Autotask_Tickets'[company_name]), "Tickets", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets')), "AvgFRHours", CALCULATE(AVERAGE('BI_Autotask_Tickets'[first_response_duration_hours])), "FRMetPct", [Tickets - First Response Met %]), [Tickets] >= 200), [AvgFRHours], DESC) ORDER BY [AvgFRHours] DESCGelogde uren per resource uit de demodataset
| Medewerker | Tickets | Gem. Uren | FRT % |
|---|---|---|---|
| Kelly Cooper | 215 | 0,31 | 95,8% |
| Nathan Curtis | 555 | 0,33 | 98,4% |
| Mark Glenn | 614 | 0,42 | 91,9% |
| James Edwards | 345 | 0,42 | 85,8% |
| Sean White | 892 | 1,05 | 96,8% |
| Megan Mclaughlin | 457 | 1,32 | 94,7% |
| David Brown | 565 | 2,07 | 88,2% |
| Maria Brown | 119 | 2,16 | 88,7% |
| Stephanie Clay | 904 | 2,20 | 92,0% |
| Stephen Joyce | 249 | 2,43 | 77,6% |
| Jennifer Liu | 591 | 2,46 | 93,0% |
| Mr. David Cooper DDS | 21.438 | 2,67 | 81,5% |
| Maxwell Reed | 1.906 | 2,80 | 87,5% |
| Jonathon Burton | 1.680 | 3,10 | 92,1% |
| Gregory Horn | 3.240 | 3,25 | 88,2% |
EVALUATE TOPN(15, FILTER(ADDCOLUMNS(VALUES('BI_Autotask_Tickets'[primary_resource_name]), "Tickets", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets')), "AvgFRHours", CALCULATE(AVERAGE('BI_Autotask_Tickets'[first_response_duration_hours])), "FRMetPct", [Tickets - First Response Met %]), [Tickets] >= 100), [AvgFRHours], ASC) ORDER BY [AvgFRHours] ASCMaandelijks ticketvolume over de gemeten periode
| Maand | Tickets | Gem. Uren | FRT % |
|---|---|---|---|
| Jan 2026 | 2.164 | 2,02 | 87,8% |
| Dec 2025 | 2.940 | 4,60 | 84,1% |
| Nov 2025 | 3.327 | 6,20 | 75,4% |
| Okt 2025 | 4.013 | 5,46 | 75,0% |
| Sep 2025 | 4.563 | 4,03 | 78,8% |
| Aug 2025 | 3.607 | 5,90 | 78,1% |
| Jul 2025 | 6.613 | 6,00 | 68,7% |
| Jun 2025 | 3.651 | 15,63 | 69,2% |
| Mei 2025 | 3.639 | 20,85 | 83,1% |
| Apr 2025 | 4.341 | 8,49 | 86,1% |
| Mrt 2025 | 3.766 | 10,67 | 78,5% |
| Feb 2025 | 3.478 | 11,95 | 82,7% |
EVALUATE FILTER(ADDCOLUMNS(VALUES('BI_Common_Dim_Date'[year_month]), "Tickets", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets')), "AvgFRHours", CALCULATE(AVERAGE('BI_Autotask_Tickets'[first_response_duration_hours])), "FRMetPct", [Tickets - First Response Met %]), [Tickets] > 0) ORDER BY 'BI_Common_Dim_Date'[year_month] DESCOmzetverdeling per bedrijf uit billingdata
| Bedrijf | Tickets | Gem. Uren | Omzet € |
|---|---|---|---|
| Craig-Huynh | 5.458 | 5,11 | 2.324.617 |
| Lewis LLC | 1.758 | 6,77 | 2.212.915 |
| Little Group | 5.290 | 3,58 | 1.431.177 |
| Martin Group | 2.775 | 6,97 | 637.092 |
| Lopez-Reyes | 1.317 | 4,45 | 589.694 |
| Wall PLC | 2.376 | 5,98 | 476.622 |
| Burke, Armstrong and Morgan | 1.629 | 4,35 | 469.660 |
| Patterson, Riley and Lawson | 14 | 27,21 | 416.450 |
| Richards, Bell and Christensen | 823 | 4,23 | 328.165 |
| Wu-Jackson | 914 | 3,34 | 321.669 |
| Thompson, Contreras and Rios | 1.803 | 6,25 | 320.832 |
| Price-Gomez | 2.180 | 3,75 | 286.926 |
| Torres-Jones | 467 | 6,79 | 255.698 |
| Hahn Group | 943 | 4,96 | 253.148 |
| Montgomery-Peck | 766 | 5,94 | 214.469 |
EVALUATE TOPN(15, ADDCOLUMNS(VALUES('BI_Autotask_Companies'[company_name]), "Tickets", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets')), "AvgFRHours", CALCULATE(AVERAGE('BI_Autotask_Tickets'[first_response_duration_hours])), "Revenue", CALCULATE(SUM('BI_Autotask_Billing_Items'[total_amount]))), [Revenue], DESC) ORDER BY [Revenue] DESCWat de data ons vertelt
Over 39,226 records in totaal is de verdeling sterk geconcentreerd. Wolters-Kuipers neemt alleen al 2.6% van het totale volume voor z'n rekening (1,002 records). Dat soort concentratie is het monitoren waard: als één klant structureel de workload domineert, kan dat wijzen op scope creep, onvoldoende preventief onderhoud, of een mismatch in pricing.
De maandelijkse trend laat een dalend verloop zien over de gemeten periode, van 3,478 naar 2,164. Een dalende trend kan het gevolg zijn van betere automation, betere documentatie, of minder klantactiviteit.
Het team heeft 25,868 uur gelogd over 15 resources, gemiddeld 1,724 uur per persoon. Let op uitschieters aan beide kanten: engineers die veel meer loggen zijn mogelijk overbelast, terwijl lage uren kunnen wijzen op problemen met logging compliance.
Wolters-Kuipers genereert de meeste activiteit. Check of dit past bij hun contract scope en SLA-tier.
Richt een wekelijkse of maandelijkse review in van autotask eerste reactietijd-metrics. Trends zijn belangrijker dan momentopnames. Gebruik de DAX-queries in dit rapport als startpunt.
Dit rapport gebruikt demodata. Koppel Proxuma Power BI aan je eigen Autotask PSA om deze analyse op je echte cijfers los te laten.
Dit rapport haalt data op uit PSA via de Proxuma Power BI-integratie, met DAX-queries tegen het live datamodel.
De onderliggende Power BI-dataset wordt dagelijks ververst. Rapporten kun je op elk moment opnieuw laten genereren voor de meest recente cijfers.
Ja. Proxuma-rapporten zijn volledig aanpasbaar. Je kunt de DAX-queries wijzigen, nieuwe secties toevoegen, of de analyse aanpassen aan jouw specifieke MSP-behoeften.
Connect Proxuma Power BI to your PSA, RMM, and M365 environment, use an MCP-compatible AI to ask questions, and generate custom reports - in minutes, not days.
See more reports Get started