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電話での新規開拓と商談フォローで、プレッシャーの高い架電環境における即応の戦略を身につけるシーンです。

営業のテレアポで、トークスクリプト通りに話せない理由

「用意された営業のテレアポ用トークスクリプトは頭に入っているのに、受付で用件を聞かれた瞬間に順番が飛んでしまう……」そんな経験はありませんか。電話は表情が見えず、声だけで判断されます。最初の十数秒で切られることも多く、受付の段階と担当者に代わった段階では、話すべき内容そのものが変わります。スクリプトは、相手の反応に合わせて崩れるものです。必要なのは、崩れたあとに立て直す力なのです。

架電の難所は断りの直後です

1本の架電が進む順番

1本のテレアポは、おおよそ4つの場面を順に通ります。最初は受付での名乗りと用件の伝達で、ここは十数秒しかありません。次に担当者へ取り次がれた場面では、受付に伝えた用件をそのまま繰り返すわけにはいかず、相手の業務に引きつけた言い方に組み替えます。3つ目は、相手が「今は必要ない」「資料だけ送ってください」と応じる場面です。最後が、次の接点を提案するか、相手の意向を尊重して電話を終える場面になります。トークスクリプトは、この4つの場面を一続きの台本として書かれていることが多いものです。しかし現場では、相手の一言で場面の順番が入れ替わります。

断り直後の数秒が成果を分けます

うまくいかない原因を、スクリプトの言い回しに求める方は少なくありません。ところが4つの場面のうち、台本として書き切れるのは最初の2つまでです。3つ目から先は、相手が返した一言によって進み方が変わるため、あらかじめ用意した順番が使えなくなります。従来のロールプレイングは、最初から最後まで通してうまくいく流れをなぞる時間が長く、断られた地点から会話を再開する練習にはほとんど時間を割いていません。実行が最も難しいのは、この立て直しの部分なのです。

立て直しの練習が抜け落ちる理由

受付と担当者で話が変わる

トークスクリプトは受付から担当者までを1本で書かれていますが、受付では用件を短く伝え、担当者に代わると相手の業務課題に引き直して話します。この切り替えを通しで練習する機会は、集合研修では取りにくいのが現実です。

声だけでは反応が読めない

電話では相手の表情が見えず、判断材料は声の調子と間(沈黙の長さ)だけです。対面のロールプレイングでは頷きや視線から反応を読めるため、声だけで押し引きを決める感覚が身につきません。どの一言で相手が引いたのかも分からないままです。

振り返る間もなく次の架電

1本終わればすぐ次の架電に入るため、断られた直後を振り返る時間が残りません。助言も「もう少し明るく」という印象の指摘にとどまり、どこを変えればよいのか分かりません。そのため次の架電でも、同じ崩れ方を繰り返してしまいます。

受付から担当者まで、通しで練習できます

事前設定済みの異議シナリオライブラリで、最も難しい顧客からの指摘への対応を安全な環境で練習できる画面です。

場面が切り替わる一続きの対話

UMU AIロープレでは、受付役から担当者役までを一続きの対話として練習できます。AI顧客が用件を尋ね、取り次いだあとは相手が担当者に切り替わり、業務の話に踏み込みます。想定される断り文句をあらかじめ組み込んでおけるため、どこで話を組み替えるか、どこで引くべきかを繰り返し確かめられます。

声の調子だけで、相手の反応を読み取れます

実際の訪問を再現した制限時間つきの高負荷な練習で、効率的な伝達とその場での優先順位づけを鍛える画面です。

制限時間つきの音声だけの練習

AI顧客は、担当者の説明が長引けば口調を硬くし、要点が伝われば質問を返します。表情の手がかりがない状態で、声の調子と間だけを頼りに進め方を決める練習になります。1回の対話に制限時間を設けられるため、限られた秒数で何を先に伝えるかを判断できるようになります。

どこで崩れたかが、その場で分かります

数秒で生成される構造化された即時レポートで、改善が必要なポイントを正確に特定し、練習のたびに成長につなげる画面です。

対話直後の場面ごとの評価

練習が終わると、名乗り、用件の伝達、断りへの対応、次回提案という場面ごとに評価が出ます。どの発言で相手が引いたのか、次はどう言い換えるとよいのかを、その場で確認できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、目標設定や動機づけは引き続きマネージャーの役割です。

反復の回数を増やしたチーム

医薬品分野の革新的企業

【顧客事例】自己免疫疾患領域の大手バイオ医薬品企業が、AI練習を活用して医薬品営業担当者の学術的な対話力と製品紹介の習熟度を高めたイラストです。

営業チームが1.6倍に拡大した抗体医薬品の製薬企業では、医師との面談時間が限られ、会話が遮られる場面への対応にばらつきがありました(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、時間に追われる相手との対話を繰り返し練習できる体制を構築しました。

その結果、専門トレーニング期間が90日から28日に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。短時間で切り返す練習を積めたことで、立ち上がりが早まったのです。

通信分野の大手店舗運営企業

【顧客事例】通信分野の日本大手販売チェーンが、移動中の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を、時間や場所を問わず行っているイラストです。

従業員6,000名規模で全国に店舗網を広げる通信分野の企業では、採用の増加に対し、独り立ちまでの期間の長さが課題でした(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、受け答えと法令順守の確認を1つの対話に組み込みました。

その結果、独り立ちまでの期間は1カ月未満に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。練習の回数を増やせたことが、期間の短縮につながっています。

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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
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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)
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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)
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