Reporting für IT-Dienstleister und Softwareunternehmen
Wir bauen dir ein Reporting, das Marge, SLA und Cloud-Kosten so sichtbar macht, dass du Verträge und Produkt profitabel steuern kannst.
- Deckungsbeitrag je Vertrag und Mandant
- SLA-Tracking ohne Eskalationsmodus
- Cloud-Kosten pro Mandant zuordnen
Wenn Reporting nur Umsatz zeigt, steuerst du im Nebel
Bei Managed-Service-Verträgen entsteht das Ergebnis im Ticketaufwand je Arbeitsplatz – nicht im Vertragspreis. Wenn Zeiten, Tickets und Kosten nicht sauber zusammenlaufen, bleibt die Vertragsmarge eine jährliche Überraschung.
Im Softwaregeschäft ist es ähnlich: Cloud-Kosten als Gesamtblock, Lizenzerlöse brutto und ohne Margensicht, fehlende Nutzungssignale. Dann werden Preismodelle, Roadmap und Support-Kapazitäten ohne belastbare Kostenbasis entschieden.
Was du mit gutem Reporting wirklich klärst
Nicht mehr Daten. Sondern die paar Steuerungsfragen, die jeden Monat Geld kosten, wenn sie unbeantwortet bleiben.
Marge je Vertrag ist keine Schätzung mehr
Du siehst Deckungsbeitrag je Vertrag und Mandant, inklusive Ticketaufwand, Projektstunden und Erlösmix aus wiederkehrenden Erlösen, Handel und Projekten.
Service-Qualität wird proaktiv steuerbar
Reaktions- und Lösungszeiten gegen SLA, Erstlösungsquote und Wiederöffnungsquote laufen als Frühwarnsystem – nicht erst, wenn der Kunde eskaliert.
Produkt- und Cloud-Kosten sind mandantenscharf
Cloud-Kosten je Mandant, aktive Nutzer und Adoptionsquote je Release zeigen dir, welche Kunden und Features tragen – und welche Supportlast erzeugen.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Reporting in IT & Software besonders?
Für IT-Dienstleister, MSPs und Softwareunternehmen, die viele Verträge oder Mandanten gleichzeitig steuern – und bei denen Ticketvolumen, Cloud-Kosten und Erlösmix die Profitabilität treiben.
Typische Auslöser: Wachstum, neue Preismodelle, steigende Cloud-Rechnungen, NIS2/ISO-Anforderungen, oder wenn CFO/Controlling und Service-Teams mit unterschiedlichen Zahlen arbeiten.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenztes Reporting-Paket, das eure Steuerungslogik sauber abbildet.
KPI-Design für IT & Software
Wir definieren gemeinsam die Kern-KPIs: Deckungsbeitrag je Vertrag/Mandant, Aufwand je Ticket, Wiederkehrender Jahresumsatz, Netto-Umsatzbindung, Cloud-Kosten je Mandant und SLA-Kennzahlen.
Datenmodell & Quellenanbindung
Wir verbinden Zeiterfassung, Ticketsystem, ERP/CRM und Cloud-Kosten. Ziel ist eine durchgängige Logik: von Erlös über Aufwand bis Marge – konsistent in allen Berichten.
Power BI Dashboards für Steuerung
Management-Übersicht, Service- und Operations-Views sowie Drilldowns pro Kunde, Vertrag, Kategorie, Team und Zeitraum – damit du Ursachen findest, nicht nur Symptome.
Governance & Betrieb light
Rollen, Berechtigungen, Namenskonventionen und Release-Prozess für Reports. Damit Self-Service funktioniert, ohne dass Datenchaos entsteht.
Hol dir eine klare Route für dein Reporting
- KPI-Set für Vertrag, Mandant, SLA
- Datenquellen, Modell, Dashboard-Plan
- Nächste Schritte mit Aufwandsschätzung
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis – typische Situationen bei IT & Software.
Managed Services: Marge je Vertrag statt Jahres-Überraschung
Ausgangslage
- Pauschalverträge, Aufwand steckt in Tickets
- Zeiterfassung nicht konsequent auf Verträge
- SLA-Auswertung erst bei Eskalation
- Erlösmix verzerrt Umsatzsicht
Ergebnis
- Deckungsbeitrag je Vertrag und Mandant
- Ticketvolumen, Aufwand je Ticket je Kunde
- SLA-Dashboard mit Frühwarnlogik
- Umsatzmix: Recurring, Projekt, Handel
SaaS: Cloud-Kosten je Mandant als Basis für Pricing
Ausgangslage
- Cloud-Kosten nur als Gesamtblock berichtet
- Bruttomarge je Mandant nicht belastbar
- Nutzung je Feature unklar, Supportlast steigt
- Forecasting ohne saubere Kostentreiber
Ergebnis
- Cloud-Kosten mandantenscharf zugeordnet
- Bruttomarge nach Cloud-Kosten je Mandant
- Adoptionsquote je Release im Reporting
- Copilot-gestützte Adhoc-Analysen in Fabric
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Vier Schritte – vom Bergfuß bis zum stabilen Betrieb.
Erstgespräch
Wir klären eure Steuerungsfragen (z.B. Marge je Vertrag, SLA, Cloud-Kosten je Mandant) und grenzen die Use Cases so ab, dass ein belastbarer Umsetzungsplan entsteht.
Setup
Wir setzen Datenmodell und Anbindungen auf, harmonisieren Definitionen (Erlös, Aufwand, Ticketkategorien) und bauen die ersten Power BI Views als „Single Source of Truth“.
Training
Wir machen eure Teams fit: Lesen der KPIs, Drilldown-Logik, Self-Service-Regeln und wie man aus dem Reporting die richtigen Maßnahmen ableitet.
Skalierung
Wir erweitern um weitere Bereiche (Pipeline, Churn-Kohorten, Verfügbarkeit) und etablieren Governance, damit das Reporting mit eurem Wachstum mithält.
So verändert sich deine Steuerung
Weniger Bauchgefühl, mehr klare Entscheidungen – in Service, Finance und Produkt.
- Vertragsmarge nur jährlich sichtbar
- Cloud-Kosten als Block ohne Mandantenbezug
- SLA-Probleme werden spät erkannt
- Umsatzbild verzerrt durch Handelsumsatz
- Uneinigkeit über KPI-Definitionen
- Deckungsbeitrag je Vertrag und Mandant
- Cloud-Kosten je Mandant im Standardreporting
- SLA-Tracking als laufendes Frühwarnsystem
- Erlösmix als eigene Steuerungsgröße
- Ein Datenmodell, eine KPI-Logik
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Preise: Reporting, das Profit sichtbar macht
Die Pakete sind bewusst klar geschnitten – damit Umfang, Ergebnis und Budget planbar bleiben.
- KPI-Workshop für 1 Bereich
- Report-Skizze und KPI-Definitionen
- Datenquellen-Check und Lückenliste
- Roadmap für Umsetzung
- Datenmodell für Service & Finance
- Dashboard: Marge, SLA, Tickets
- Drilldowns nach Kunde und Vertrag
- Einführung Governance-Basics
- Microsoft Fabric Setup inkl. Pipelines
- Mandantenscharfe Kosten- und Erlöslogik
- Erweiterung um Produkt- und Nutzungsdaten
- Betriebsmodell & Rollen/Berechtigungen
Hol dir eine klare Route für dein Reporting
- KPI-Set für Vertrag, Mandant, SLA
- Datenquellen, Modell, Dashboard-Plan
- Nächste Schritte mit Aufwandsschätzung
Häufige Fragen
Welche KPIs sind für IT-Dienstleister und Softwareunternehmen typisch?
Für IT-Dienstleister sind es meist: Deckungsbeitrag je Vertrag und Mandant, Aufwand je betreutem Arbeitsplatz, Ticketvolumen je Kunde/Kategorie, Aufwand je Ticket sowie Reaktions- und Lösungszeit gegen SLA. Für Softwareunternehmen kommen oft Cloud-Kosten je Mandant, Bruttomarge nach Cloud-Kosten je Mandant, aktive Nutzer und Adoptionsquote je Release dazu.
Brauchen wir dafür gleich eine neue Datenplattform?
Nicht zwingend. Wenn die Datenquellen überschaubar sind, starten wir oft mit Power BI und einem sauberen Datenmodell. Wenn ihr viele Quellen, größere Datenmengen oder strengere Governance braucht, ist Microsoft Fabric der passende nächste Schritt.
Wie verhindert ihr, dass Lizenzerlöse das Reporting verzerren?
Wir trennen den Erlösmix sauber: wiederkehrende Erlöse, Projektumsatz und Handelsumsatz (z.B. Lizenzen/Hardware). Gerade Handelsumsatz mit niedriger Marge verfälscht sonst jede Umsatzbetrachtung. Mit einer eigenen Mix-Sicht wird Steuerung wieder sinnvoll.
Wie schnell sehen wir erste Ergebnisse?
Wenn Use Cases klar abgegrenzt sind und ihr die Datenquellen freigeben könnt, liefern wir früh ein erstes produktives Dashboard – und bauen dann iterativ aus. Timing hängt vor allem davon ab, wie gut Zeiten, Tickets, Erlöse und Cloud-Kosten heute bereits strukturiert vorliegen.