🇧🇷Brazil

Erros de precificação e negociação de acordos de roaming por baixa visibilidade

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Definition

Relatório da OCDE sobre acordos de roaming destaca que, em mercados com tráfego desequilibrado, operadores com menor poder de negociação correm risco de sofrer "margin squeeze" se não conseguem obter tarifas de atacado compatíveis com preços de varejo regulados ou competitivos.[6] A mesma análise aponta que grandes operadores, com maior capacidade de balancear tráfego, frequentemente não repassam reduções de custo ao consumidor final, reforçando a importância de dados granulares de tráfego, custos e receitas para apoiar negociações.[6] Plataformas de gestão de roaming modernas oferecem funcionalidades de "get the best routes at the best price, with automatic suggestions based on cost, quality and capacity parameters" e "easily analyze the latest roaming data through dashboards" para justamente corrigir esse problema de visibilidade na gestão de parceiros de roaming.[4] Em contexto brasileiro, acordos bilaterais recentes (Brasil–Chile, Mercosul) que extinguem tarifas de roaming em determinadas áreas alteram a estrutura de receitas de roaming e exigem repricing fino dos acordos e ofertas, sob risco de manter condições econômicas desfavoráveis.[1][2][7] Sem analytics adequados, as operadoras brasileiras podem aceitar tarifas no atacado acima do nível ótimo ou não explorar margens disponíveis em rotas específicas.

Key Findings

  • Financial Impact: Quantified (logic-based): se a margem bruta de roaming internacional de uma operadora for R$ 150 milhões/ano, erros de precificação e negociação decorrentes de baixa visibilidade que reduzam a margem em 2–4% representam perda de R$ 3–6 milhões/ano; em grupos maiores, esse valor pode chegar a R$ 10 milhões/ano.
  • Frequency: Anual ou plurianual, a cada ciclo de renegociação de acordos de roaming e revisão de ofertas de varejo, com efeitos financeiros contínuos.
  • Root Cause: Ausência de plataforma unificada de dados de roaming (tráfego, custos, receitas, qualidade), falta de modelos de simulação de impacto de diferentes tarifas/condições, dificuldade de consolidar dados de múltiplas redes e parceiros, e pouca integração entre times de wholesale, pricing e controladoria.[4][6]

Why This Matters

The Pitch: Wireless players in Brasil 🇧🇷 deixam 2–4% da margem de roaming na mesa por negociar acordos com dados incompletos. Automation of roaming analytics, cost-quality route optimization, and scenario modeling permite recuperar R$ 3–10 milhões/ano em margem.

Affected Stakeholders

Diretor de Wholesale/Interconexão, Diretor de Marketing/Pricing, Controladoria / Planejamento Financeiro, Gerente de Roaming, Regulatório/Assuntos Institucionais

Deep Analysis (Premium)

Financial Impact

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Current Workarounds

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Methodology & Sources

Data collected via OSINT from regulatory filings, industry audits, and verified case studies.

Evidence Sources:

Related Business Risks

Perdas de receita por erro de tarifação e reconciliação de roaming

Quantified (logic-based): para uma operadora com R$ 300–500 milhões/ano em receita de roaming atacado+varejo, discrepâncias e erros de reconciliação de 0,5–1% implicam R$ 1,5–5 milhões/ano de receita não faturada ou perdida em disputas.

Sobrecustos operacionais na liquidação e reconciliação de acordos de roaming

Quantified (logic-based): 3–6 FTEs dedicados ao processo, a ~R$ 180 mil/FTE/ano em custo total, representam R$ 540 mil–R$ 1,1 milhão/ano em esforço manual; somando taxas de clearing houses e serviços externos estimadas em R$ 500 mil–R$ 1,5 milhão/ano, o sobrecusto potencial soma R$ 1–3 milhões/ano que poderia ser reduzido em 30–50% com automação.

Atrasos de caixa em liquidações de roaming por disputas de faturamento

Quantified (logic-based): se uma operadora brasileira tem R$ 200 milhões/ano em receita de roaming inbound (entrante) e 30% desse valor sofre atrasos médios adicionais de 45 dias por disputas e reconciliação manual (R$ 60 milhões), o custo de capital de giro a 10% a.a. é ~R$ 750 mil/ano de despesa financeira implícita; ganhos de eficiência poderiam reduzir esse impacto em 50–80%, liberando R$ 375–600 mil/ano.

Fraudes em Comissões de Dealers por Metas Infladas

R$3.000-15.000 lost per fraudulent R$100k sales batch (3-5% commission)

Perda de Receita por Falhas em Cobrança de Depósitos

R$ 5-13% of annual revenue (industry average leakage)

Fraude em Bypass de Cobrança e Uso Não Autorizado

R$1-2 por usuário/mês + 10x custo por GB em perdas

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