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会議室で主要な取引条件を交渉し、落ち着いて場のペースを保ちながら双方にとって納得できる合意へ導いているシーンです。

その営業手法、クロージングで選び分けられていますか

クロージングの営業手法をいくつも学んでいても、商談で口をついて出るのは決まって同じ一つ、ということがあります。場面の幅、選んだ手法の可視化、そして試行の反復がそろえば、相手や案件に応じた出し分けができます。

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クロージングの手法選びで起きる3つの課題

使う型が一つに寄る

営業担当が相手や案件で使い分けているつもりでも、実際の商談で出てくるのは、口に馴染んだ言い方ばかりということが起こります。

選ばなかった型は見えない

上司と同行した日の振り返りで話題に上るのは、使った手法の出来です。選ばなかった手法については、比べる材料が残りません。

試せるのは本番だけ

普段選ばない手法を試すなら失注のリスクを負うことになり、結局は慣れた型で決めに行く、という判断に落ち着きます。

手法の偏りは、自分からは見えません

不足しているのは比較の材料です

営業チームが同じ型に寄るのは、他の手法を試した記憶がなく、比べる材料を持たないためです。条件を変えた商談を試し、反応を確かめる場を、UMU AIロープレが日常の中に用意します。

手法の幅を広げる3つの仕組み

条件の違う商談を再現

UMU AIロープレが顧客役を担い、性格や懸念の異なる相手を用意します。同じ案件でも決め方が変わる場面を、事前に体験できます。

選んだ手順を数値で残す

商談の段階ごとに評価が出るため、どの手法をどこで使ったかが記録に残ります。感覚頼みの振り返りが、根拠のある比較になります。

本番の前に試す場をつくる

思い立ったその場で練習を始められるため、普段選ばない手法も試せます。使える型が増えれば、案件ごとに決め方を選べます。

AI顧客の人物像を細かく設定

役職や性格、対話スタイルを自由に設定できる多面的なAI顧客ペルソナが、現場で出会う複雑な購買者像を忠実に再現している画面です。

立場や性格の異なる顧客を用意できます

役職や性格、懸念点を個別に設定できるため、一つの商談シナリオに対して複数の顧客像を用意できます。相手が変われば決めに行く手順も変わることを、練習の中で確かめられます。

UMU AIロープレで商談段階別に採点

対話が終わった瞬間に生成される構造化された即時レポートが、どこで得点を落としたかを段階ごとに示している画面です。

段階別のスコアをその場で確認できます

練習が終わると同時に、導入からクロージングまでの段階別スコアが自動でまとまります。どの段階で選んだ手法が効いたのか、次にどこを直すのかを、その場で読み取れるのです。

すきま時間に練習を重ねられます

移動時間や休憩時間にスマートフォンから取り組めるAI練習が、時間や場所に縛られない高頻度の短時間トレーニングを支えている画面です。

移動中でも同じ環境で練習できます

スマートフォンから24時間いつでも練習を重ねられるため、普段選ばない手法も前もって試せます。AIが担うのは相手役と評価の統一までで、顧客との関係づくりや最終判断は担当者の役割です。

3つの業界で進む商談力の底上げ

循環器分野の多国籍製薬企業

循環器・がん領域を手がける多国籍製薬企業の営業担当者が、業務の合間にスマートフォンで時間制限つきの練習に取り組んでいるシーンです。

営業担当が全国に分散し、個別指導の手が回らない状況でした。

UMU AIロープレで、異議対応から締めまでを練習しました。

その結果、対面研修だけの群を、練習した群が上回りました。

検証データを求めた保険代理店

保険代理店のアドバイザーが、拠点を離れてカフェのノートパソコンで相談型商談のシミュレーションを練習しているシーンです。

AI練習の効果を、比較データで確かめる必要がありました。

UMU AIロープレで練習した群と、対照群を比べました。

その結果、5つの評価軸すべてで上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。

100都市に展開する高級アパレル

500店舗超を展開する高級レディースアパレルグループのエリア担当者が、出張の移動中に商品の訴求ポイントと上顧客向けの接客トークを確認しているシーンです。

値引きを起点とする接客が定着し、別の売り方が課題でした。

UMU AIロープレで、複数の顧客タイプと練習しました。

その結果、大型セールの自社チャネル流通総額が前年比90%以上増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

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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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