製品
スマートフォンで顧客と話しながら、手振りを交えてパソコンの画面を確認する営業担当者のシーンです。

営業のファーストアプローチを、連絡手段ごとに言い分けるには

訪問なら本題まで話せるにもかかわらず、電話やメールでは同じ趣旨を伝えきれません。営業のファーストアプローチは、条件別の言い分けと連絡理由の組み立てを重ね、反応を段階ごとに見返すことで崩れにくくなります。

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初回の連絡で生じる3つの行き違い

入り口ごとに崩れる話し方

電話では時間が足りず、メールでは長くなりすぎ、紹介経由では前提が抜け落ちます。

連絡理由が伝わっていない

なぜ今この会社に連絡したのかを一言で言えないまま本題に入り、相手にとっての必然性が伝わりません。

反応の薄さを読み違える

反応が薄いだけで脈なしと判断してしまい、出直すべきか引くべきかを毎回感覚で決めています。

共通しているのは、想定の粗さです

想定できていない条件があります

営業チームは、条件の違う入り口を同じ準備で迎えています。欠けているのは、条件を変えて試せる場なのです。UMU AIロープレが担うのは、反復練習と評価の標準化という部分です。

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。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です
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。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
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最初の接触を整える3つの手順

入り口ごとの条件で練習

UMU AIロープレでは持ち時間を入り口ごとに設定でき、営業担当者は同じ趣旨を条件別に言い分ける練習を重ねられます。

連絡理由から組み立てる

連絡した理由を先に伝える手順を、商談の5段階に沿って練習でき、営業担当者は本題に入る前の納得を得やすくなります。

段階別に反応を見返す

反応が薄かった場面を段階別のスコアで見返せるため、出直すか引くかの判断を感覚に頼らず決められます。

持ち時間に合わせた要点の練習

持ち時間の制約を再現し、限られた時間内で情報の優先順位をつけて要点を伝える練習ができる画面です。

入り口ごとに変わる持ち時間

電話と訪問では、一度に伝えられる分量が変わります。UMU AIロープレでは練習の制限時間を入り口ごとに設定でき、限られた時間で何を先に置くかの判断が身につきます。

UMU AIロープレで連絡理由から練習

導入からクロージングまでの5つの商談段階を、AIとの対話の進行に組み込んだ画面です。

最初の段階から順に進む対話

なぜ今連絡したのかを最初に置けば、相手は続きを聞く理由を持てます。UMU AIロープレは商談の5段階に沿って進むため、営業担当者は理由の提示から本題への流れを繰り返し練習できます。

反応の読み違いを数値で確かめられます

レーダーチャートや推移グラフで、課題のある箇所を多角的に示す客観的な診断のイラストです。

段階別に残る対話の記録

相手の様子が読み取れない場面でも、自分の組み立てに課題があったのかを段階別のスコアで確かめられます。初回から最高点までの推移も残るため、次に直す点を根拠から選べると言えます。

3つの業界で確かめられた成果

ワクチン分野のバイオ医薬品企業

机に向かってタブレットで練習に取り組み、両手を上げて話す営業担当者を描いた導入事例の画像です。

ワクチンを主力とするバイオ医薬品企業では、代理店を含む800名に同じ基準が届いていませんでした。

UMU AIロープレを導入し、800名が同じ訪問シナリオで練習できる体制を整えました。

その結果、新任営業が独り立ちするまでの期間は60日から30日に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。顧客満足度も23.5%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

営業職員1万名規模の生命保険会社

公園の屋外の階段に腰かけ、画面に向かって断られた場面の練習に取り組む保険営業担当者の画像です。

営業職員1万名規模の生命保険会社では、対人での練習に踏み出しにくい状態が続いていました。

UMU AIロープレを導入し、質問による関係づくりから断られた場面への対応まで、AIを相手にした練習へ切り替えました。

その結果、5つの学習カテゴリーと10項目の営業スキルを、20以上のシナリオで練習できるようになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。自分の都合で始められる点が続けやすいという声が寄せられています。

国内外500店舗超の高級アパレル企業

移動中の車内で画面に向かい、商品の訴求点と上顧客への接客トークを確認する店舗運営担当者の画像です。

国内外500店舗超の高級アパレル企業では、新人スタッフに高級顧客との対話経験が不足していました。

UMU AIロープレを活用し、役員やバイヤーなど顧客タイプ別のAIを設定して接客を練習しました。

その結果、会員獲得率は前年比42%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。自社チャネル経由の売上も前年比90%以上増加しています(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
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