AIによる営業支援で、人数が増えても同じ質を保つ
全社に同じ研修を展開できていても、拠点や指導役で到達点が分かれるなら、どこまで支援が行き届いているかを見直す余地があります。評価基準の統一、上限のない同時練習、到達状況の集計がかみ合えば、対象が増えても支援の質を保てます。
営業支援が全員に行き渡らない構造
同じ内容の研修を配信しても、指導役の経験や拠点の運用で練習の深さが変わり、修了後の到達点が拠点ごとに分かれます。
対象人数が増えるほど、少人数のイネーブルメント担当では全員をフォローしきれず、練習の機会が回ってこない層が生まれます。
誰がどの段階まで練習を進めたかを集計できないため、次にどの層へ手を打つべきかの判断が、担当者の印象に頼りがちになるのです。
支援の中身より、行き渡り方
同じ研修でも到達点は分かれます
拠点差も、手が回らない層も、到達状況の見えにくさも、支援できる人数の上限から生じます。UMU AIロープレは、その上限を外し、育成の水準を全社で管理できる状態に近づけるのです。
3分で、相手を説得できるか試してみよう
業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。
3分で、相手を説得できるか試してみよう
業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。
人数に左右されない支援へ
商談の進め方を段階ごとに同じ基準で評価でき、拠点が変わっても到達点の見え方が揺れません。営業組織全体で育成の水準を比較できます。
UMU AIロープレを活用すると、人数の上限なく同時に練習でき、対象が増えても順番待ちが生まれません。支援の量を保てます。
誰がどこまで練習を進めたかをチーム単位で集計でき、手が回っていない層を特定できます。次に支援すべき対象を数字で決められます。
商談の進め方を段階別に評価
段階別の妥当性の評価
自社で定めた商談の型と段階別の基準に沿って対話全体を分析するため、質問の投げ方や価値提案の順番まで確認できます。拠点をまたいでも、評価の物差しは一つに保たれると言えます。
UMU AIロープレで全社へ同時展開
人数の上限がない練習
同時に練習できる人数に上限がないため、対象が広がっても順番待ちが起きません。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、動機づけや個別の事情への対応は人の役割として残ります。
到達の度合いをデータで確認できます
チーム単位の到達状況
チーム全体の練習データを段階別や反論の種類別に集約できるため、手が回っていない層と、組織に共通する課題を見分けられます。経営への報告も、練習回数ではなくスコアの変化で説明できます。
対象が増えても保たれた育成の質
ワクチン分野の大手製薬企業
販売代理店と社内営業を合わせた800名に対し、本部の基準を一人ひとりへ行き渡らせる手段が限られていました（出典：導入企業へのヒアリング）。
そこでUMU AIロープレを導入し、同じ訪問シナリオと同じ評価基準で800名が練習できる体制を整えました。
その結果、新任営業が独り立ちするまでの期間は60日から30日に短縮され（出典：導入企業へのヒアリング）、顧客満足度も23.5%向上しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
生命保険分野の全国規模の企業
全国に分散する営業職員に対し、統一された基準で練習の機会を用意することが課題でした（出典：導入企業へのヒアリング）。
そこでUMU AIロープレを導入し、自社の営業プロセスの重要な工程を、スマートフォンから繰り返し練習できるシナリオに落とし込みました。
担当者からは「場所を問わず対話型のトレーニングができる」という声が寄せられ、営業職員が自信を持って説明できる状態づくりが進んでいます。
子ども靴分野の多店舗小売企業
指導の質が店長の経験に左右され、地域をまたぐ複数店舗で統一した基準を保ちにくい状態でした（出典：導入企業へのヒアリング）。
そこでUMU AIロープレを活用し、迷っている顧客や価格に敏感な顧客との接客場面を、全店共通の練習シナリオとして用意しました。
その結果、導入後初回の大型セールでは売上目標達成率が128%に達し（出典：導入企業へのヒアリング）、先払い会員数も前年比28.1%増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
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