生成AIで整えた営業提案、本番の商談で通用していますか
生成AIで営業提案の下書きをすぐ用意できても、顧客を前に言葉が続かない場面は残ります。声に出す反復と想定外の展開への即応、そして提案直後の振り返りを組み込むことで、提案を商談の成果につなげられます。
営業提案の現場で起きる3つの課題
資料を読み込む時間は取れても、実際に声に出して提案を組み立てる場は、同僚の予定が合わなければ流れてしまいます。
提案の途中で「他社とどう違うのか」と切り返されると、用意した順番どおりに話を進めることしかできず、相手の関心から離れていきます。
商談後の共有が「悪くなかった」で止まると、どの発言が効いてどこを直すべきかが分からないまま、次の提案を迎えることになるのです。
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。
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。
提案力を鍛える3つの仕組み
UMU AIロープレを活用することで、相手の予定を待たずにスマートフォンから提案トークを繰り返し練習でき、話す量を増やせます。
話し方に応じて態度が変わるAI顧客と向き合うことで、想定外の切り返しにも落ち着いて提案を組み替えられるようになります。
練習が終わると同時にプロセス別の評価を受け取れるため、次の提案までにどこを直すかを、データをもとに決められます。
すきま時間に提案トークを反復
自分の都合で始められる反復練習
営業担当者は、移動中や商談の合間にスマートフォンから練習を始められるため、提案トークを声に出す回数が増えます。練習の間隔が短くなることで、言い回しが自然に口をついて出てきます。
UMU AIロープレで想定外の展開を再現
話し方に応じて変わるAI顧客
結論を急げば相手は口数を減らし、背景を尋ねるほど検討の事情を明かします。AI顧客は話し方に応じて態度を変えるため、台本どおりに進まない対話で提案を組み替える力を養えます。
終了直後に改善点を確認できます
商談プロセス別のスコアカード
導入からヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングまでを段階ごとに採点し、次に直す一点を練習直後に選べます。マネージャーの印象ではなく、データをもとに提案の質を高めていけます。
現場の提案力を高めた導入実績
製薬分野の国内大手企業
日本市場で事業を展開する製薬企業では、若手のMRが知識を学び終えても、医師との対話を試せる機会は同行訪問の場に限られていました（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、若手のMRが安全な環境で訪問時の説明と質問への切り返しを高い頻度で練習できる体制を整えました。
その結果、受講後7〜9カ月で、医師との対話型面談の回数が受講前の約2倍に増えました（出典：導入企業へのヒアリング）。経験の浅いメンバーほど伸びが大きく、練習を重ねた分だけ成果につながったと言えます。
保険分野の国内大手代理店
国内で事業を展開する保険代理店では、AIを相手にした練習が提案の質を本当に高めるのかを、比較データで確かめる必要がありました（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、練習を行った群と行わなかった群に分け、対話の様子を同じ基準で比較する検証を設計しました。
その結果、約150名分の対話動画を複数の評価者が確認し、5つの評価軸のすべてで、AI練習を行った群がもう一方の群を上回りました（出典：導入企業へのヒアリング）。
アパレル分野の大手小売企業
国内外に500店舗超を展開する高級アパレル企業では、新人の販売スタッフが富裕層との対話経験を積む機会が限られていました（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、外資系企業の役員やファッションバイヤーなど、顧客タイプ別のAIを相手に接客と提案を練習できる環境を整えました。
その結果、導入当年の大型キャンペーンでは、自社チャネル経由の売上が前年比90%以上増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。会員獲得率も前年比42%伸びました（出典：導入企業へのヒアリング）。
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