自治体営業のセミナーで制度を学んでも、商談が進まない理由
自治体営業のセミナーに参加すると、年度ごとに予算が決まる時間の流れや、窓口の分かれ方、提出書類の形式といった進め方の全体像がつかめます。ただ、実際に訪問してみると、説明を聞いてくれた担当者がその場で結論を出せる場面は多くありません。話が動き出すのは、その担当者が庁内の別の場で、聞いた内容を自分の言葉で説明し直せたときなのです。
自治体営業のセミナーの先にある会話
セミナーが扱う3つの内容
自治体を相手にする営業のセミナーでは、多くの場合3つの内容が扱われます。年度ごとに予算が決まるという時間の流れ、担当する部署や窓口の分かれ方、そして提出する書類の形式と手順。時間の流れが分かれば、どの時期に声をかけると話を聞いてもらいやすいかを見通せます。窓口の分かれ方が分かれば最初に会うべき相手を間違えにくくなり、書類の形式が分かれば差し戻しで往復する回数を減らせます。この3つは、進め方の全体像をつかむうえで欠かせない土台なのです。ただ、土台が整ったあとに残る仕事があります。
説明は別の場で繰り返されます
制度を理解したのに話が前に進まない、という経験はありませんか。原因は説明の巧拙だけにあるとは限らず、面談の場にいる担当者が、その場で結論を出せる立場にない場合も多いのです。聞いた内容は担当者の口から庁内の別の場に持ち込まれて検討されるため、言い直せない説明であれば、営業としてどれだけ言葉を尽くしても検討の場には残りません。用意すべきなのは、担当者が自分の言葉で再現できる説明です。この再現に耐える説明をつくる会話は、練習の機会が最も少ない部分と言えます。
再現される説明をつくる難しさ
セミナーの演習で相手役を務めるのは、目の前の担当者です。ところが実際に説明を受け取るのは、その場にいない庁内の別の相手です。誰に向けて言葉を組み立てるかがずれたまま、練習が終わってしまうのです。
そのため、担当者が持ち帰ったあとに出てくる問いが、練習の対象から外れます。想定問答は代表的な質問への回答例までで、担当者が別の疑問を持って戻ってきたときの二往復目、三往復目の会話は用意されていないのが現実です。
そのうえ、練習後に返ってくる言葉は「もう少し丁寧に」「悪くない」といった感想にとどまりがちです。その結果、どの一言を言い換えれば担当者が説明しやすくなるのかが分からないまま、次の訪問を迎えてしまいます。
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。
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。
説明する相手ごとに、練習を分けられます
立場の異なるAIの相手役
UMU AIロープレを活用することで、その場では結論を出せない担当者役や、説明を受けて庁内で検討する立場の相手役など、相手の設定を変えながら練習できます。相手の関心や質問の出方が変われば同じ内容でも言葉の順序は変わるため、誰に向けて説明を組み立てるかを、練習の中で切り分けられます。
二度目の問いにも、その場で答え直せます
説明に応じて変わるAIの問い返し
AIは決まった台本どおりに同じ返事を繰り返しません。説明が曖昧なままだと担当者役はその点を確かめる質問を返し、順序を整えて話せば次の論点に進みます。持ち帰った先で出てきそうな問いを、手元の端末から、空いた時間に何度でも確かめられるのです。
どの一言を直すか、その場で分かります
対話直後に受け取る具体的な改善点
練習が終わると、説明の組み立てや質問への答え方といった項目ごとに評価が出ます。どの発言が分かりにくかったか、次にどう言い換えるかを、その場で確認できます。AIが担うのは反復練習と評価の基準をそろえる部分で、面談の場での判断は、引き続き営業担当者の役割と言えます。
人手の指導では追いつかなかった組織
医薬品分野の世界的大手企業
業種は自治体を相手にする営業とは異なりますが、標準化された説明を一人ひとりが再現できるようにするという課題は共通しています。医薬品分野の世界的大手企業では、製品ラインごとの研修講師が3名のみで、一人ひとりへの1対1の指導は現実的ではありませんでした（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、標準化された練習を高い頻度で繰り返せる体制を構築しました。
その結果、累計トレーニング参加者数は3,662名に達し、トレーニング成績と練習回数の間に明確な正の相関が確認されました（出典：導入企業へのヒアリング）。練習を重ねた分が成績として表れることを、データで確かめられた事例です。
通信サービスの店舗運営企業
こちらも、人手による指導だけでは練習の回数を確保できないという点で状況が重なります。通信キャリア系の店舗を全国で運営する大手企業では、出店と採用の加速に新人育成が追いつかず、早く現場で働ける状態にすることが急務でした（出典：導入企業へのヒアリング）。
そこで接客の練習とコンプライアンスの学習を一つのシナリオにまとめ、AIとの対話練習として組み込みました。
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）。練習の機会を早い段階で確保できたことが、育成期間の短縮につながったのです。
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