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適切な質問を投げかけ、深く聴くことで潜在的な課題を掘り起こす、ニーズ把握の対話練習のシーンです。

保険営業のトークスクリプトの例文、そのまま聞けますか

「例文どおりに聞いたのに、当たり障りのない答えしか返ってこない……」保険の面談では、家族のことやこれから控えている出費といった、相手のライフプランの内側に触れる質問が欠かせません。ところが例文に並ぶのは質問の文面だけで、どういう間柄なら成り立つ質問なのかは書かれていません。答えの浅さには、言い回しとは別の理由があるのです。

例文が示すのは、文面までです

例文が聞いているのは3つのこと

保険の面談で使われる例文は、聞く中身で見ると3つの領域に分かれます。いまの暮らしで最近変わったこと、これから増えると見込んでいる出費、すでに備えているものとその決め方の3つです。暮らしの変化では、転職や住み替えといった出来事を確かめます。これからの出費では、教育費や住まいの費用など、数年先の支出を扱います。すでに備えているものは、誰にすすめられ、何を基準に選んだのかまでさかのぼります。3つはどれも、相手の生活の内側に踏み込む質問です。ただし例文が教えてくれるのは、その質問をどう言葉にするかまでなのです。

例文に書かれていない前提

同じ質問でも、返ってくる答えは相手との間柄で変わります。会って間もない相手に家計の話を向ければ、なぜこの人にそこまで話すのかという戸惑いが先に立ち、当たり障りのない返事にとどまります。何度か顔を合わせ、こちらの立場が伝わっている相手であれば、同じ問いでも事情まで返ってきます。例文には、その質問が成り立つ間柄については何も書かれていません。答えが浅いとき、原因は言い回しの精度に求められがちです。ただ、多くの場合は質問が成り立つ手前の段階に理由があると考えられます。

例文を使いこなすまでの難所

例文集は場面で並んでいます

手元の例文集は、初回訪問や紹介からの面談といった場面ごとに並んでいます。ところが面談で迷うのは、場面よりも相手との距離です。同じ初回訪問でも、紹介を受けた相手とはじめて会えた相手では、踏み込める範囲が変わります。

浅い答えの原因を取り違える

だからこそ、当たり障りのない答えが返ってくると、担当者は言い回しを直そうとします。もっと柔らかく、もっと具体的にと言葉を磨いても、相手が話す気になっていなければ返事の深さは変わりにくいものです。その結果、同じ場所で足踏みが続くのです。

順番を試す場が本番だけ

その結果、聞く順番を組み替えて確かめる機会は、本番の面談だけになります。目の前の相手に試し、返事から手応えを探るしかありません。踏み込みすぎたと気づいても、その面談はやり直せないのが現実です。

距離のある相手を、面談の前に設定できます

現場で出会う複雑な顧客像を忠実に再現する、自由にカスタマイズできる多面的なAI顧客ペルソナの画面です。

距離が残る相手を演じるAI顧客

面談に出る前に、まだ距離がある相手を想定して試せます。UMU AIロープレでは、立ち入った話はしたくないという状態や、こちらをまだ値踏みしている状態を、AI顧客にあらかじめ設定できます。同じ質問でも、距離の近い相手と遠い相手とで返ってくる答えがどう変わるのか、実際の面談を待たずに確かめられます。

前提ができてはじめて、答えは深くなります

営業の進め方に応じてリアルタイムに応答を変える、AIによるロールプレイの画面です。

質問しなければ開かない事情

相手が何を抱えているかは、こちらの問いかけ次第で見えてきます。UMU AIロープレでは、AI顧客の側に事情を伏せておき、適切な問いが向けられたときにだけ開くように設定できます。順番を飛ばして踏み込めば口が重くなり、手前を整えてから聞けば話が続きます。この違いを、練習の中で体感できます。

聞く順番は、本番の前に組み替えられます

独り立ちまでの期間を半減させる高い頻度の細切れ練習を可能にする、24時間365日いつでも使えるモバイルのAI練習画面です。

何度でもやり直せる練習の場

本番の面談を待たずに、聞く順番を入れ替えて手応えを比べられます。UMU AIロープレは、スマートフォンから時間を問わず何度でも始められ、相手の予定を押さえる必要もありません。なお、AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、どこまで踏み込むかの判断は担当者に残ります。言い回しそのものは、担当者自身の言葉で組み立てるものです。

同じ問いに向き合った現場

生命保険・新人営業の育成

大手生命保険会社の事例として、大規模な営業組織が自宅での練習を通じて高い頻度で商談の備えを保つ様子を表したイラストです。

日本で事業を展開する大手外資系の生命保険会社では、新人営業の育成が支社ごとに進められ、指導の基準にばらつきが生じていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを活用し、対面のOJTで学ぶグループと、AIとの対話で練習するグループに分けた比較検証を行いました。

その結果、3カ月後にはAIで練習したグループの顧客向け提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。成約に至った練習記録を教材に組み込み、後から入る新人にも同じ基準が引き継がれています。

医薬品・営業600名規模

呼吸器領域の外資系製薬企業の事例として、営業担当者がすきま時間を活かし、自宅から高い頻度でAI練習に取り組む様子を表したイラストです。

呼吸器領域を担当する外資系の大手製薬企業では、製品知識の研修は整っていた一方で、相手の立場ごとに話し方を変える練習が不足していました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを活用し、薬剤部門の責任者と診療科の責任者という、立場の異なる相手ごとに専用のAIを設定しました。

その結果、担当者は現場に出る前に、相手ごとの対話を十分に練習できるようになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。同じ内容でも、誰に向けて話すかで組み立てが変わることを、練習の中で確かめています。

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