その戸別訪問営業、名乗りと引き際を練習できていますか
「用件を伝えた途端に、結構ですと言われて玄関が閉まってしまう……」戸別訪問営業を担当していると、こうした場面が一日に何度も続くことはありませんか。訪問先の多くは、今その商品やサービスを必要としていません。だからこそ玄関先では、会社名と氏名、そして何の用件で伺ったのかを短く正確に伝えること、必要がなさそうであれば速やかに引き上げることが前提になります。この引き際の判断も、担当者に求められる技能の一つなのです。
訪問の質は引き際で決まります
1回の訪問はどう進むのか
戸別訪問営業では、インターホンを押して応答があったら、まず会社名と自分の氏名、そして何の用件で伺ったのかを名乗ります。ここを省いたり、別の用件のように聞こえる言い方をしたりすることは認められません。次に、その用件がお客様にとって関係のある話かどうかを短く確認し、関係がなさそうであれば礼を述べて引き上げます。関係がありそうな場合にだけ、自社の手順と関係法令に沿って説明に進み、契約を急がせず、書面での確認やご家族に相談する時間を確保していただきます。ただ、この短い流れのなかで担当者が最も迷うのは、説明の部分ではありません。
最も難しいのは引き際の判断
迷いが生まれるのは、引き上げるかどうかを決める場面です。お客様が「必要ない」「お断りします」と示した時点で、その場での勧誘をやめて引き上げることが前提になります。断りを覆そうとしたり、日を改めて同じ用件で訪ねたりすることは、この仕事の進め方には含まれません。それでも、もう少し話せば伝わるのではないかという気持ちが働き、判断が一拍遅れます。名乗りは手順として覚えられますが、引き際は判断であり、練習の対象になりにくい部分です。本番で実行が難しいのは、この引き際の判断のほうなのです。
名乗りと引き際が練習しにくい理由
この一連の流れを練習しようとしても、多くの職場では本番の玄関先しか場がありません。社内のロールプレイング(模擬練習)は同僚が相手役になるため、インターホン越しの短いやり取りや、断られた直後の空気までは再現しにくいのが現実です。
同行者のいない訪問では、名乗りが相手に伝わったのか、引き際が早すぎたのか遅すぎたのかを、その場で指摘してくれる人がいません。そのため、自社の手順に沿えていたかを確かめないまま、次の家のインターホンを押すことになります。
だからこそ、件数をこなすほど自己流が固まります。断られた記憶だけが残り、名乗りが早口になったり、断られたあとも話を続けてしまったりといった、本来避けるべき対応が癖として定着してしまうのです。
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。
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。
断られる場面を本番の前に何度でも試せます
玄関先を再現するAI顧客との対話
本番の玄関先に立つ前に、断られる場面を何度でも試せます。UMU AIロープレでは、AIが訪問先のお客様役を担い、名乗りの途中で言葉をさえぎったり、用件を聞いたうえで「結構です」と伝えたりします。時間の限られた短いやり取りのなかで、名乗り、用件の伝達、引き上げまでを通して練習できます。
伝わり方も引き際も、その場で確認できます
対話直後の具体的なフィードバック
練習が終わった直後に、どこが伝わり、どこが伝わらなかったのかを具体的に確認できます。UMU AIロープレは、名乗り、用件の伝達、引き際といったプロセスごとに評価を返し、次に直す点を一人ひとりに合わせて示します。「もう少し丁寧に」といった感覚的な言葉で終わらないため、確かめないまま次の訪問へ向かうことがなくなります。
自己流になる前に、同じ基準で練習できます
同じ評価基準で重ねる反復練習
自己流が固まる前に、チーム全員が同じ基準で練習を重ねられます。自社で定めた名乗り方や引き際の考え方をAIの評価基準に組み込めるため、誰が練習しても同じものさしで確認できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までであり、目標設定や動機づけは、引き続きマネージャーをはじめとする人の役割になります。
同じ手順を練習に組み込んだ例
手順ごと練習した例
通信サービス分野で全国に店舗を展開する大手企業では、新人が接客の手順と守るべきルールを同時に覚えきれない状況が続いていました(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、接客と、自社の手順に沿った対応の練習を一つのシナリオにまとめました。
その結果、新入社員が独り立ちするまでの期間は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)。
基準を統一した例
体外診断分野のグローバル大手企業では、5名の研修担当者が1,500名の認定を担い、人による模擬訪問の評価が評価者によって変わる課題を抱えていました(出典:導入企業へのヒアリング)。
そこでUMU AIロープレを導入し、誰が受けても同じ基準で評価される練習と認定の仕組みを整えました。
その結果、認定は準備ができ次第いつでも受けられるようになり、認定を通過した担当者の実訪問における成約率は22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。