製品
ニーズを引き出す対話の練習として、適切な質問を投げかけ、深く聴くことで顧客の潜在的な課題を明らかにしているシーンです。

自動車ディーラーのロープレが、店頭で活きない理由

新車の商品説明と見積もり提示を題材に、店長が顧客役を務めるロープレを毎月続けている自動車ディーラーは少なくありません。それでも店頭では、家族連れの来店客に他社の見積書を先に見せられた瞬間、練習した順番が崩れてしまいます。課題はロープレの回数ではなく、来店から成約までのどこを再現できているか、その一点にあるのです。

ロープレは商談のどこを扱うか

ロープレが扱う商談の流れ

自動車ディーラーのロープレは、多くの店舗で来店から成約までの流れをなぞる形で組み立てられています。来店した顧客を迎え、用件と乗り換えの動機を確認し、車種とグレードの違いを説明してから、試乗を案内します。そのうえで見積もりを提示し、下取り価格と支払い方法の相談に入り、次回の来店日を決めて締めくくります。練習で題材に選ばれるのは、このうち商品説明と見積もり提示の場面です。カタログの数字を正確に言えるか、装備の違いを分かりやすく伝えられるかという基準で、評価しやすいためです。ただしこの2つの場面は、来店客が何を決めかねているかがすでに分かっている前提の上に成り立っていると言えます。

練習していないのは聞く場面

実際に商談の行方を決めるのは、その前の場面です。いま何に乗っていて、どこに不満があり、家族の誰が乗り換えに慎重なのか。この情報が出てくるかどうかで、提示できる見積もりの中身が変わります。ロープレで練習してきたのは、情報がそろった後の説明の仕方でした。相手の話を引き出す場面は、店長が顧客役を務める形では再現しにくく、練習の対象から外れてきたのです。難しいのは、この聞く場面をどう練習に組み込むかという点にあります。

聞く場面の練習が難しい理由

想定どおりの順番で進みません

店長が顧客役を務めるロープレでは、質問すれば答えが返ってきます。ところが店頭では、夫婦のどちらが決めるのかも分からないまま、他社の見積書を先に差し出されます。そのため、用意した質問の順番は数分で崩れてしまいます。

練習の回数は店長の余力次第

相手役を務められるのは、店長か経験のある先輩に限られます。その店長は商談に加えて、在庫の確認や納車の手配、車検で入庫した顧客の対応まで抱えています。だからこそ、練習が月に一度回ってくれば良い方という店舗も出てきます。

振り返りが記録に残りません

練習後の助言は「もう少し笑顔で」「説明が長い」といった言葉で終わります。どの場面でつまずいたのかは残らず、本部は店舗ごとの傾向をつかめません。そのため、次の育成計画を見直す材料も手元に残らないのです。

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。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です
3分で、相手を説得できるか試してみよう

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想定外の展開も、練習で先に体験できます

AIを活用したロールプレイングで、AIが担当者の進め方に応じて受け答えをその場で変えている画面です。

相手の出方で変わる商談練習

UMU AIロープレを導入することで、AIが来店客の役を担います。他社の見積書を先に見せてくる顧客や、決裁権を持つ配偶者が同席する場面など、店頭で起きやすい展開を事前に設定できます。説明を急げばAIは身構え、使用状況を丁寧に確かめれば本音が返ってきます。順番が崩れた状態から立て直す感覚を、安全な環境で養えるのが特徴です。

順番を待たずに、練習の回数を増やせます

スマートフォンから24時間いつでも回数の制限なく練習でき、短い時間の反復で独り立ちまでの期間を縮められる画面です。

移動や待ち時間にできる反復練習

UMU AIロープレを活用することで、相手役の予定を押さえる必要がなくなります。開店前の準備時間や、来店の合間の短い時間でも、担当者は一人で練習を始められます。店長は基礎的な相手役から離れ、判断の難しい商談への同席や個別の助言に時間を充てられます。練習の回数が増えることで、独り立ちまでの期間も短くなります。

振り返りを、その場の言葉で終わらせません

チーム全体の能力を診断するダッシュボードで、組織に共通する課題をひと目で把握し、データにもとづいて指導を判断できる画面です。

プロセス別に残る練習の記録

UMU AIロープレを活用することで、練習が終わった直後にプロセス別のスコアと改善点を確認できます。用件の確認、使用状況の聞き取り、見積もりの説明のどこでつまずいたかが、具体的に示されるのです。記録は店舗をまたいで蓄積されるため、育成担当者は個人の課題か店舗に共通する課題かを見分けられます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、動機づけは引き続き人の役割です。

店舗網を持つ企業の実践

全国展開の店舗運営企業

日本の大手通信系販売チェーンで、移動時間を使って通信プランの異議対応と成約に向けた練習にいつでも取り組んでいる事例のシーンです。

全国に店舗網を広げる通信キャリア系の店舗運営企業では、出店と採用の加速により、新人スタッフが独り立ちするまでに1カ月以上を要していました。店舗運営でのコンプライアンス関連の事故も増えていました(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、接客の進め方と法令順守の確認を一つのシナリオにまとめ、限られた育成期間の中で必要な練習を終えられる体制を構築しました。

その結果、独り立ちまでの期間は1カ月未満に短縮され、コンプライアンス研修のサイクルも2カ月から1カ月になりました(出典:導入企業へのヒアリング)。練習の頻度が上がったことで、店舗をまたいだ接客品質のばらつきも抑えられています。

子ども靴分野の大手企業

有名なマタニティ・ベビー向け靴の小売ブランドで、店舗スタッフが休憩室で練習し、関連商品の提案手法を標準化して広げている事例のシーンです。

複数の有名子ども靴ブランドを展開する企業では、客単価の向上と会員制度の拡大を目標に掲げていましたが、指導の質が店長の力量に左右され、地域をまたぐ店舗の間で統一した練習の基準を保てないことが課題でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを活用し、来店から購買までの流れを対話型のシナリオとして再現しました。迷っている顧客や価格に敏感な顧客など、さまざまなタイプを相手に練習できる環境を整えました。

その結果、導入後初回の大型セールでは売上目標の達成率が128%に達し、前払い型の会員数は前年比28.1%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。本部が設計した施策が、店舗の接客としてそのまま実行されるようになったのです。

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UMUが選ばれる理由

28,000社突破
国内導入企業
1億人超
世界203カ国でユーザー
100社が導入
Fortune 500企業
約5,000製品中で1位
ITreview Best Software in Japan 2022
UMUとは
2015年に設立されたグローバルAIソリューションカンパニーです。AIを活用したオンライン学習プラットフォーム「UMU」を核に、学術的な根拠に基づいた実践型AIリテラシー学習プログラム「UMU AILIT(ユーム エーアイリット)」、セールスイネーブルメントソリューション「UMU AIロープレ」などの提供により、AI時代の企業や組織における学習文化の醸成とパフォーマンス向上を支援しています。
導入実績
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
従業員1,000名以上の大企業を中心に、営業教育や新入社員研修で導入が拡大
導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
セキュリティ・コンプライアンス
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
ISO/IEC 27017:クラウドサービスに関する情報セキュリティ管理策
SOC 3:トラストサービス規準報告書
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
ISO/IEC 27701:プライバシー情報マネジメントシステム (PIMS)
GDPR:EU一般データ保護規則
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
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