車の営業のコツを学んでも、試乗後の商談は変わっていますか
試乗までは和やかに進んでいたのに、下取り査定額と支払い方法の説明に入った途端、お客様の口数が減ってしまう場面があります。車の営業のコツを探している方の多くは、まさにこの切り替わりでつまずいています。分かれ目になるのは商品知識の量ではなく、クルマの話からお金の話へ移ったあと、お客様の迷いにどう付き合えるかなのです。
来店1回の流れの中にある難所
来店から見積り提示までの流れ
1回の来店は、おおむね決まった順序で進みます。まずは用途と今の乗り方のヒアリング。候補を絞ってから試乗へご案内し、戻ったところで感想をうかがったうえで、下取り車の査定額をお伝えします。次に来るのが、残価設定型クレジットやローン、リースといった支払い方法の比較と、見積書のご提示です。車検や点検で入庫された既存オーナーへの乗り換え提案でも、たどる順序はほぼ同じだと言えます。今のお車の状態をお伝えしてから、査定額と支払いの選択肢を並べてご説明します。ただし、この流れのどこで商談が止まりやすいかは、順番どおりではありません。
商談が止まるのは試乗の後
試乗そのものは、多くの担当者が慣れています。むずかしいのは、試乗を終えて席に戻り、査定額と支払い方法の説明に移る数分間です。ここでお客様の関心は、乗り心地から自分の支出へ切り替わります。担当者が得意なクルマの話は一度止まり、代わりに数字への納得が求められます。しかも、この数分の進め方は人によってばらつきが出やすく、店舗の練習でもほとんど扱われていません。鍛えにくいのは、この切り替わりの数分なのです。
その数分を練習しにくい理由
店舗のロールプレイングは、装備や仕様の説明までは行き届きます。ところが相手が同僚だと、査定額への不満や「他も見てから決めたい」という反応までは踏み込みにくく、試乗後の数分だけが練習から抜け落ちてしまいます。
試乗後の進め方は、店長やチーフが商談に同席して覚えるのが一般的です。ところが土日に来店が重なる時期は、同席の時間そのものを組めません。整備部門との入庫調整も重なり、新人が指導を受ける順番は、どうしても後回しになるのです。
商談後の振り返りは、「押しが足りない」「感じは良かった」といった言葉で終わりがちです。そのため、査定額を伝えた直後なのか、支払い方法を並べた場面なのか、お客様の気持ちがどこで離れたのかを特定できません。
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。
査定額への反応にも、落ち着いて向き合えます
反応が変わるAI顧客との練習
試乗後に起きやすい反応を、あらかじめ登録しておけます。査定額が思ったより低いという不満や、「他も見てから決めたい」という保留を、UMU AIロープレのAI顧客が会話の途中で自然に投げかけます。担当者の答え方に応じてAI顧客の態度も変わるため、台本どおりに進まない数分をそのまま練習できるのが特徴です。
手が空くのを待たずに、練習を始められます
入庫待ちの時間にできる反復練習
店長やチーフの手が空くのを待つ必要がなくなります。UMU AIロープレはスマートフォンからも使えるため、入庫の待ち時間や来店の谷間にも、一人で試乗後の説明を練習できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一の部分で、目標の設定や動機づけは、これまでどおり店長やチーフの役割です。
納得が止まった場面が、その場で分かります
対話直後に出る段階別の評価
練習が終わった直後に、どの説明でつまずいたかを確認できます。UMU AIロープレは、導入からヒアリング、査定額や支払い方法の説明、反論対応までを段階ごとに評価し、改善が必要なポイントと次に試す言い方を示します。「もう少し押せた」という感想ではなく、次の接客で試せる具体的な一手が残るのが特徴です。
来店客と向き合う現場での活用
全国展開の通信系店舗運営企業
全国に店舗を展開する通信キャリア系の店舗運営企業では、出店の加速で新人が増え、接客とコンプライアンスを短期間で身につけてもらうことが課題でした（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、接客の練習とコンプライアンスの確認を一つの対話シナリオにまとめました。
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カ月に短くなりました（出典：導入企業へのヒアリング）。
子ども靴ブランドの小売企業
複数の子ども靴ブランドを展開する小売企業では、客単価と会員制度の拡大を掲げながら、店舗スタッフの接客トークが本部の狙いに追いつかず、前年の大型セールで売上目標に届きませんでした（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シナリオにし、迷うお客様や価格に敏感なお客様への応対を繰り返し練習しました。
その結果、導入後初めての大型セールで売上目標の達成率は128%に達し、前払い型の会員数も前年比28.1%増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。店頭の一言をそろえたことが、会員化の伸びにつながったと言えます。
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