営業におけるクロージングを、工程別の診断で決めきる方法
終盤の言い方を何度も直しているにもかかわらず、決まらない商談が続くなら、原因は手前の工程に残っています。原因工程の特定、ニーズの掘り起こし、工程別の伸びの追跡がそろえば、クロージングの成否を工程単位で立て直せます。
クロージング前に起きる3つの課題
商談が流れた後の振り返りが終盤の言い方に集中し、ヒアリングや価値提案のどこで決着がついたのかを切り分けられません。
予算や決裁の進め方を確かめないまま提案に進むと、最後の一押しの場面で初めて社内の検討条件が出てきます。
苦手な工程を自覚して練習を重ねても、成果が出たのは説明の順番か、それとも異議への切り返しかを判別できません。
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。
原因工程から立て直す
練習終了と同時に工程別のスコアを確認でき、どの工程で決着を逃したかを特定して、次の商談前に修正できます。
UMU AIロープレでは、質問しなければ開かない条件をAI側に設定でき、予算や決裁の前提を終盤より前に確かめられます。
初回スコアから最高スコアまでを工程別に蓄積し、ヒアリングと異議対応のどちらが伸びたかを数値で見比べられます。
UMU AIロープレで工程別の即時採点
工程別スコアカードの即時生成
練習が終わった直後に、導入からクロージングまでの工程ごとの点数と課題が並びます。どの工程で決着を逃したかを、その場で見分けられる仕組みと言えます。
質問で初めて開く条件の設定
隠れた前提を引き出す質問の練習
AIの顧客役に、予算の上限や決裁者の関心といった非開示の前提を仕込めます。営業担当者が適切な質問を投げた時だけ情報が開くため、終盤で条件が出てくる展開を減らせます。
工程ごとの伸びを数値で追えます
初回から最高スコアまでの推移
初回スコアと最高スコア、伸び幅が工程別に残るため、ヒアリングは伸びたが異議対応は横ばい、という差まで確認できます。AIが担うのは反復練習と工程別の評価で、目標設定は人の役割です。
工程診断で商談成果を高めた実績
循環器領域の大手製薬企業
営業担当者5,500名が全国に分散し、一人ひとりに即時のフィードバックを返す体制が不足していました（出典：導入企業へのヒアリング）。
UMU AIロープレを活用し、知識項目ごとに商談場面を設計して、工程ごとの受け答えを繰り返し練習しました。
その結果、オンラインで練習した群の業績が、対面研修のみの群を上回りました（出典：導入企業へのヒアリング）。
国内の大手保険代理店
AIとの練習に本当に効果があるのかを、比較データで示す必要がありました（出典：導入企業へのヒアリング）。
UMU AIロープレを活用した実験群と、使わなかった対照群を用意し、対話練習の録画を第三者が採点しました。
その結果、15名の評価者が約150名の練習を5つの評価軸で採点し、すべての軸で実験群が対照群を上回りました（出典：導入企業へのヒアリング）。
全国展開の携帯販売チェーン
店舗網の拡大にあわせて採用が増え、6,000名規模の新人を早く独り立ちさせる必要がありました（出典：導入企業へのヒアリング）。
UMU AIロープレを活用し、接客の工程とコンプライアンスの確認を一つのシナリオにまとめて練習しました。
その結果、独り立ちまでの期間は1カ月未満に短縮され（出典：導入企業へのヒアリング）、コンプライアンス研修の周期も2カ月から1カ月に短縮されました（出典：導入企業へのヒアリング）。
UMUが選ばれる理由
UMUとは
導入実績
セキュリティ・コンプライアンス
AI活用基盤
