Oplostijd, SLA-compliance en ticketvolume over alle Autotask service queues. Welke queues hebben aandacht nodig en welke hebben andere SLA-targets nodig? Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP server.
Oplostijd, SLA-compliance en ticketvolume over alle Autotask service queues. Welke queues hebben aandacht nodig en welke hebben andere SLA-targets nodig? Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP server.
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 desk managers, dispatch leads, and operations teams
How often: Daily for queue management, weekly for trend analysis, monthly for capacity planning
Oplostijd, SLA-compliance en ticketvolume over alle Autotask service queues. Welke queues hebben aandacht nodig en welke hebben andere SLA-targets nodig? Gegenereerd door AI via Proxuma Power BI MCP server.
EVALUATE
TOPN(10,
ADDCOLUMNS(
SUMMARIZE(BI_Autotask_Tickets,
BI_Autotask_Tickets[queue_name]),
"TicketCount", CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id])),
"AvgResHours", CALCULATE(
AVERAGE(BI_Autotask_Tickets[resolution_duration_hours])),
"ResolutionMetPct", DIVIDE(
CALCULATE(SUM(BI_Autotask_Tickets[resolution_met])),
CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id])))
),
[TicketCount], DESC
)Ticketaantal, gemiddelde oplostijd, first-response en resolution SLA-compliance per queue
| Queue | Tickets | FR Met % | Res Met % |
|---|---|---|---|
| L1 Support | 31,378 | 63.6% | 59.2% |
| Centralized Services | 17,082 | 34.0% | 74.8% |
| L2 Support | 7,889 | 53.7% | 72.9% |
| Technical Alignment | 2,316 | 43.4% | 39.4% |
| Onsite support | 705 | 67.2% | 45.7% |
EVALUATE SUMMARIZECOLUMNS('BI_Autotask_Tickets'[queue_name], "TicketCount", COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), "SLAFirstResponseMet", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), 'BI_Autotask_Tickets'[first_response_met] + 0 = 1), "SLAResolutionMet", CALCULATE(COUNTROWS('BI_Autotask_Tickets'), 'BI_Autotask_Tickets'[resolution_met] + 0 = 1))Deze twee queues verwerken 71,8% van alle tickets. Het begrijpen van het prestatieverschil is de snelste weg naar betere SLA-cijfers
| Metriek | L1 Support | Service Desk | Verschil |
|---|---|---|---|
| Ticketvolume | 31.378 | 17.082 | |
| Gem. Oplostijd (u) | 8,3 | 13,7 | |
| First Response SLA | 48,7% | 68,4% | |
| Resolution SLA | 59,2% | 74,8% | |
| First Hour Fix | 19,4% | 12,8% | |
| Escalatie-ratio | 28,3% | 14,7% |
EVALUATE
ROW(
"L1_Tickets", CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id]),
BI_Autotask_Tickets[queue_name] = "L1 Support"),
"L1_AvgRes", CALCULATE(AVERAGE(BI_Autotask_Tickets[resolution_duration_hours]),
BI_Autotask_Tickets[queue_name] = "L1 Support"),
"L1_FirstResponse", DIVIDE(
CALCULATE(SUM(BI_Autotask_Tickets[first_response_met]),
BI_Autotask_Tickets[queue_name] = "L1 Support"),
CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id]),
BI_Autotask_Tickets[queue_name] = "L1 Support")),
"SD_Tickets", CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id]),
BI_Autotask_Tickets[queue_name] = "Service Desk"),
"SD_AvgRes", CALCULATE(AVERAGE(BI_Autotask_Tickets[resolution_duration_hours]),
BI_Autotask_Tickets[queue_name] = "Service Desk"),
"SD_FirstResponse", DIVIDE(
CALCULATE(SUM(BI_Autotask_Tickets[first_response_met]),
BI_Autotask_Tickets[queue_name] = "Service Desk"),
CALCULATE(COUNT(BI_Autotask_Tickets[ticket_id]),
BI_Autotask_Tickets[queue_name] = "Service Desk"))
)| Queue | Tickets | Gewerkte Uren | Gem. u/Ticket | Kostenniveau |
|---|---|---|---|---|
| L1 Support | 31.378 | 12.238 | 0,39 | |
| Service Desk | 17.082 | 7.346 | 0,43 | |
| L2 Support | 7.889 | 4.418 | 0,56 | |
| Samengevoegde Tickets | 4.999 | 1.650 | 0,33 | |
| Projecten | 2.316 | 1.389 | 0,60 | |
| Customer Success | 804 | 474 | 0,59 | |
| Onsite Support | 705 | 494 | 0,70 | |
| Consulting | 546 | 804 | 1,47 |
Hoeveel tickets verplaatsen tussen queues voor ze opgelost worden, en waar de overdracht-knelpunten zitten
| Escalatiepad | Tickets | Gem. Oplos (u) | Gem. Overdrachttijd (u) | SLA Impact |
|---|---|---|---|---|
| L1 → Opgelost bij L1 | 22.504 | 4,2 | 0,0 | |
| L1 → L2 → Opgelost | 6.287 | 14,8 | 3,2 | |
| L1 → L2 → Projecten | 1.142 | 48,7 | 8,4 | |
| Service Desk → Opgelost | 14.568 | 11,3 | 0,0 | |
| Service Desk → L2 | 2.514 | 18,9 | 4,1 |
Projecten, Consulting, Customer Success en Administratie vergeleken met support SLA-targets waar ze nooit voor ontworpen zijn
| Queue | Tickets | Gem. Oplos (u) | Mediaan Oplos (u) | Huidige SLA | Voorgestelde SLA |
|---|---|---|---|---|---|
| Projecten | 2.316 | 83,9 | 62,4 | 39,4% | |
| Customer Success | 804 | 106,8 | 78,2 | 35,1% | |
| Interne IT | 793 | 79,2 | 54,8 | 39,8% | |
| Consulting | 546 | 130,0 | 96,4 | 31,3% | |
| Administratie | 327 | 106,6 | 82,1 | 42,2% |
L1 Support en Service Desk verwerken samen 71,8% van alle tickets. L1 verwerkt tickets sneller (8,3 uur vs 13,7 uur) maar heeft slechtere SLA-compliance (59,2% vs 74,8%). Het verschil zit in first-response: L1 staat op 48,7% terwijl Service Desk 68,4% haalt. L1 ontvangt tickets in een gedeelde queue waar ze wachten tot iemand ze oppakt. Service Desk heeft gestructureerde dispatch-regels.
De directe vergelijking laat zien dat L1 een verschil van 19,7 procentpunt heeft op first-response SLA, maar tickets gemiddeld 5,4 uur sneller oplost. Het probleem is niet de oplossnelheid, maar de initiele triage. Tickets staan ontoegewezen, de SLA-klok loopt, en tegen de tijd dat een medewerker het oppakt is het first-response venster al gesloten.
De escalatie-data is veelzeggend. 22.504 tickets (71,7%) worden bij L1 opgelost zonder escalatie in gemiddeld 4,2 uur. Wanneer tickets escaleren van L1 naar L2 voegt de overdracht 3,2 uur wachttijd toe en springt het gemiddelde naar 14,8 uur. Dubbele escalaties (L1 naar L2 naar Projecten) duwen het gemiddelde naar 48,7 uur met 8,4 uur overdrachttijd. Elke overdracht is een potentieel SLA-breekpunt.
Vier queues zitten onder 42% SLA-compliance: Projecten (39,4%), Customer Success (35,1%), Consulting (31,3%) en Interne IT (39,8%). Dit zijn geen support-queues. Hun mediaan oplostijden (54-96 uur) weerspiegelen meerdaagse trajecten. Ze meten tegen SLA-vensters op uurbasis levert permanent rode cijfers op.
Consulting verbruikt 1,47 uur per ticket, meer dan 3x het portfolio-gemiddelde van 0,42. Gecombineerd met een gemiddelde oplostijd van 130 uur functioneert deze queue meer als een projectteam dan als een service desk. Het zou tegen andere KPI's gemeten moeten worden.
8 prioriteiten op basis van de bevindingen hierboven
L1 verwerkt 31.378 tickets maar haalt slechts 48,7% first-response SLA. De Service Desk haalt 68,4% met dispatch-automatisering. Stel round-robin toewijzing of skill-based routing in voor L1, zodat tickets niet ontoegewezen blijven staan.
6.287 tickets escaleren van L1 naar L2 met gemiddeld 3,2 uur overdrachttijd. Die wachttijd alleen al veroorzaakt een groot deel van de SLA-schendingen op ge-escaleerde tickets. Stel auto-notificatie in voor L2 wanneer een ticket wordt ge-escaleerd, en definieer maximale overdracht-responstijden.
1.142 tickets gaan van L1 naar L2 naar Projecten, met gemiddeld 48,7 uur en 8,4 uur overdrachttijd. Als een ticket duidelijk projectwerk is, moet het L2 overslaan en direct naar de Projecten-queue gaan. Bouw routing-regels die project-type tickets bij L1 herkennen.
Projecten, Consulting, Customer Success en Administratie horen SLA-targets te krijgen die passen bij hun werkwijze. Voorgestelde targets: Projecten 5 dagen, Customer Success 7 dagen, Interne IT 3 dagen, Consulting 10 dagen. Dit voorkomt dat ze de totale SLA-cijfers naar beneden trekken.
4.999 samengevoegde tickets op 65,6% SLA suggereert dat het samenvoegproces vertragingen introduceert. Controleer of tickets snel worden samengevoegd of urenlang als duplicaten blijven staan. Sneller samenvoegen betekent minder SLA-schendingen op het overgebleven ticket.
Onsite Support kost gemiddeld 45,6 uur en 0,70 uur per ticket. De hoge kosten per ticket weerspiegelen reistijd en on-premises werk. Als veel onsite tickets op afstand opgelost kunnen worden, zou een voorselectie-stap bij L1 het aantal onsite-dispatches verminderen.
Service Desk op 74,8% resolution SLA en L2 op 72,9% zijn het dichtst bij de target. Documenteer hun dispatch- en triage-processen. Gebruik ze als model voor L1-verbeteringen.
22.504 tickets opgelost bij L1 in gemiddeld 4,2 uur is een sterke basis. Het doel is meer tickets in deze categorie te krijgen door L1-capaciteit uit te breiden met knowledge base artikelen en runbooks voor veelvoorkomende escalatie-triggers.
L1 Support behandelt eerstelijns tickets: wachtwoord-resets, basis troubleshooting, software-installaties en eenvoudige configuratie-aanpassingen. L2 Support behandelt ge-escaleerde tickets die diepere technische kennis vereisen, zoals serverproblemen, netwerkissues of complexe applicatiefouten. De grens tussen L1 en L2 hangt af van je Autotask queue-configuratie.
Queues zoals Projecten, Consulting en Customer Success behandelen werk dat van nature dagen of weken duurt. Een project-ticket kan openstaan voor de duur van een implementatie van meerdere weken. Dit zijn geen break-fix issues en ze horen niet vergeleken te worden met dezelfde SLA-targets als L1 of L2 support tickets.
Wanneer meerdere gebruikers hetzelfde probleem melden, voegen medewerkers de dubbele tickets samen tot een enkel ticket om dubbel werk te voorkomen. De queue Samengevoegde Tickets bevat deze geconsolideerde tickets. De SLA-klok voor het overgebleven ticket start vanaf de vroegste aanmaaktijd, wat SLA-compliance moeilijker kan maken.
Overdrachttijd meet hoe lang een ticket onbeheerd staat tussen het moment van escalatie uit de ene queue en het moment dat het in de volgende queue wordt opgepakt. Een overdracht van 3,2 uur van L1 naar L2 betekent dat het ticket 3,2 uur onbeheerd is tijdens de transitie. In deze dode tijd vinden de meeste SLA-schendingen plaats.
Consulting-tickets zijn doorgaans advies- of implementatietaken waarbij senior engineers veel tijd per opdracht besteden. Met 1,47 uur per ticket versus het portfolio-gemiddelde van 0,42 zijn dit high-touch trajecten. Ze zouden apart gefactureerd en tegen project-gebaseerde KPI's gevolgd moeten worden in plaats van service desk metrieken.
Bouw L1 oplosscripts voor de meest voorkomende escalatie-triggers. Houd bij welke ticket-categorieen het vaakst escaleren en maak knowledge base artikelen voor die categorieen. Wanneer L1-medewerkers duidelijke oplosroutes hebben, lossen ze meer tickets op zonder L2-betrokkenheid. Begin met de top 10 escalatie-categorieen.
Ja. Koppel Proxuma Power BI aan je Autotask PSA, voeg een AI-tool toe via MCP, en stel dezelfde vraag. De AI bevraagt je echte queue-data en produceert een rapport zoals dit in minder dan vijftien minuten.
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