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電話での新規開拓と案件のフォローアップの場面です。プレッシャーのかかる通話環境の中で、その場で応じる進め方を身につけていきます。

新規営業のテレアポで、トークスクリプトを一文ずつ削る理由

新規営業のテレアポで使うトークスクリプトを用意しても、架電の途中で相手の返しが想定から外れ、次の言葉が出てこなくなることがあります。原稿が足りないからではありません。原稿は書き足すほど、限られた通話時間が商材の説明で埋まり、会って話す約束を取るという用件は後ろに回るのです。このページでお渡しするのは、そのまま読み上げられる台本ではなく、一文ずつ削るための基準です。

短い原稿ほど用件が残ります

架電で残すのは3つだけです

架電の用件は、商材を説明しきることではなく、会って話す約束を取ることにあります。そこから逆算すると、原稿に残すものは3つに絞られます。名乗り、電話した理由が相手側の事情に触れていること、次に取りたい約束の形。この3つ以外は、通話の中で要るとは限りません。一方で、丸写しできる台本をここに載せない理由も2つあります。読み上げる形で使えば、相手の返しが想定と違った瞬間に続かなくなると考えられます。加えて、電話での勧誘には名乗りや目的の明示など、扱う商材と相手によって守るべき事項があり、原稿の形で配ると、それを満たさない場面で使われかねません。では、残すものが決まったあとに何が起きるのでしょうか。

書き足すほど説明に寄ります

架電がうまく運ばないとき、まず言い回しを増やそうとする担当者は少なくありません。ところが台本は、書き足すほど伝えたいことを詰め込む方向に働き、商材の特長や自社の実績が前に出ます。限られた通話時間が説明で埋まると、約束の話は後ろに回ることになります。時間が足りなくなったところで、通話は終わります。台本は、長くなるほど用件から遠ざかる道具なのです。難しいのは、足すことではなく、どの一文を落とすかを決めることです。

台本を書き足すほど起きる3つのこと

詰め込む方向に働きます

原稿を書き始めると、限られた通話時間に伝えたいことを詰め込む方向に働きます。商材の特長の列挙や自社の実績が前に出て、そのぶん相手の事情に触れる余地が削られていきます。

約束の話が後ろに回ります

だからこそ、通話は説明の時間に変わっていきます。受付から担当者につながって話せる時間は限られており、説明が長引いたところで、次に取りたい約束の話にたどり着けないまま終わってしまうのが現実です。

想定外の返しで止まります

その結果、原稿を読み上げる形が身についてしまいます。受付を通って担当者につながり、用意した最初の一文を読み上げた直後に、想定にない質問が返ってくることになります。新規開拓を担う営業担当者にとって、このファーストコンタクト(最初の接触)の場面ほど、返ってくる内容は事前に読み切れません。

一文ずつ見て、残す言葉を決められます

実際の訪問と同じ時間の制約をかけた、プレッシャーのある練習の画面です。営業担当者が限られた時間で効率よく伝え、その場で優先順位を付けられるように訓練します。

一文ずつ要否を見る基準

削る基準は一つです。ご自身の原稿を開いて、一文ずつ「これは約束を取るために要るか」と見て、要らない一文を落とします。落ちやすいのは、商材の特長の列挙、自社の実績、そして相手が今困っていると決めつけた前置き。どれも相手が知りたい順序と合っていないため、通話の前半に置くと、約束の話までたどり着けません。UMU AIロープレでは通話の制限時間を設定できるため、限られた時間で何を先に伝え、何を落とすかを繰り返し試せるのです。

残すものを決めれば、約束の話に戻れます

数秒で生成される構造化された即時レポートの画面です。どこで点を落としたかを正確に特定し、1回ごとの練習が成長につながるようにします。

日時の候補まで用意した約束の形

残すものは3つです。名乗り、電話した理由が相手側の事情に触れていること、そして次に取りたい約束の形。約束の形は日時の候補まで決めておくと、相手は受けるか断るかを判断しやすくなります。次の架電のあとで、説明に使った時間と約束の話に使った時間の、どちらが長かったかを思い出してみてください。それが、自分の通話がどちらに寄っていたかを確かめる手がかりになります。UMU AIロープレでは練習ごとにプロセス別のスコアが残るため、説明に偏っていたのか、約束の話まで進められていたのかを、後から見返せるのです。

想定外の返しは、試すことで身につきます

あらかじめ用意された反論シナリオのライブラリです。対応が難しい顧客からの問いかけを、安全な環境で練習できます。

返しが外れる場面の繰り返し練習

原稿を削っても相手の返しは予測できず、ここから先は事前に文にできる範囲を超えます。試して身につける領域だと言えます。UMU AIロープレでは、AIが相手役を担い、こちらの話し方に応じて態度や返しが変わります。想定しておきたい断りの場面もあらかじめ設定できるため、時間や相手の都合を待たずに繰り返し試せるのです。ただし、AIが担うのは反復練習と評価の基準をそろえる部分で、相手先ごとの事情の見極めは引き続き人の役割です。なお、電話での勧誘に関する法令や社内規程の解釈は本ページでは扱わず、実務上の可否は所属先の規程と担当部署の指示によります。

AIでの練習を先に試した企業

自己免疫疾患領域の医薬品企業

導入事例の画像です。自己免疫疾患領域に強みを持つバイオ医薬品分野のリーディングカンパニーが、AIでの練習を活用し、医薬品営業担当者の学術的な対話とプロモーションの習熟度を高めています。

業種は異なりますが、自己免疫疾患領域の医薬品企業では、新薬の承認が相次ぎ、営業チームの規模が急速に拡大していました。

人による模擬訪問では、相手役の経験や当日のコンディションによって練習の質が変わってしまう状態でした。

UMU AIロープレが、医師が時間に追われ、会話が途中で遮られるような緊張感のある訪問シーンを再現し、営業担当者は安全な環境で繰り返し対応を身につけました。

専門トレーニングにかかる期間は、導入前より短くなりました。

日本の大手外資系生命保険会社

導入事例の画像です。金融・保険分野のグローバル企業グループで、資産運用の担当者がデスクトップでの没入感のある練習を通じて、資産設計の説明を磨いています。

業種は異なりますが、日本の大手外資系生命保険会社では、新人育成が各支社主導で行われ、指導方法や基準が支社ごとに異なっていました。

UMU AIロープレがOJTの一部を代替し、オフラインでのOJT研修を受けたグループと、UMUで学習・練習したグループを比較する形で検証しました。

比較の結果、UMUで学習・練習したグループのほうが、顧客への提案が増えていました。

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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
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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)
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