営業支援クラウドの中身、どこまで全社に開きますか
拠点ごとに作り込まれた商談の型や提案資料が、営業支援クラウドに載ることで、どの拠点からでも開ける状態になります。ここで決まるのは、誰がどこまでの中身を見られるようにするかという、運用の設計です。全社に開くか、拠点に閉じるか。どちらにも成り立つ理由があり、切り分けの線をどこに引くかが問われるのです。
開く範囲は、なぜ決めきれないのか
集めた瞬間に、線引きが要ります
拠点ごとに、その土地の顧客や商材に合わせた商談の型が育っています。地方で卸を回る拠点と、都市部で大口の法人を担当する拠点とでは、最初の五分で話す順番も、価格の話を切り出す場面も違います。これまで、その違いは拠点のフォルダや先輩の手元にとどまっていました。営業支援クラウドに移すと、同じ場所から開ける状態になります。そこで担当者が向き合うのが、どの拠点の中身を、どこまでの範囲に見えるようにするかという線引きです。たとえば、九州の拠点で反応の良かった導入トークを、関東の担当者が翌週の商談で使おうとする場面が、これにあたります。開かれていれば探せますが、閉じていれば、その型があること自体に気づけません。ただし、開けば解決するとも言い切れないのです。
開いても使われない中身があります
B2Bの調査では、マーケティング部門が用意した資料の60〜70%が、営業の現場で使われないままになると報告されています（出典：Forrester）。開かれていることと、参照されることは別です。担当者は、自分の顧客に合う中身かどうかを、開かれた量の中から見極めることになります。開かれた量が増えるほど、選ぶ側の手間も増えると言えます。
開閉ではなく、切り分けの設計です
営業支援クラウドに中身を載せると、商談の型も評価の観点も、拠点をまたいで開ける状態になります。運用側が決めるのは、その中身を誰がどこまで参照できるようにするかです。
拠点に閉じれば、その土地の顧客や商材に合った中身を各拠点で作り込めます。一方で、うまくいった型が他の拠点に伝わらないまま終わります。全社に開けば取り入れられますが、商材も顧客層も違う拠点の中身が混ざり、担当者が合うものを見極める手間が増えます。
決めるべきなのは、開くか閉じるかではありません。何を全社で共通にし、何を拠点に残すかという切り分けです。では、その線を引いたあと、練習と評価の仕組みは両方を保てるでしょうか。
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。
共通の観点と、拠点の観点を分けて持てます
評価の観点の切り分け設定
UMU AIロープレでは、商談の各プロセスの評価の観点を、企業側で設定できます。全社で共通にする観点と、拠点ごとに変える観点を分けて持てるため、切り分けの線をそのまま練習と評価に反映できます。線をどこに引くかを決めるのは運用側であり、製品はその線を保つ側に回ります。
拠点の型を、他の拠点でも試せます
シナリオのテンプレート化
拠点で作り込んだ商談シナリオは、テンプレートとして保存し、別の拠点が呼び出して使えます。そのまま採用するのではなく、担当する顧客層に合わせて設定を変えたうえで練習に使えます。これにより、他拠点の型を参考にするか、自拠点の型を残すかを、現場が選べるようになります。
切り分けの判断材料を、データで持てます
拠点別・プロセス別の練習データ
ダッシュボードでは、練習の記録を拠点別、商談プロセス別に確認できます。どのプロセスが全社に共通する課題で、どこが拠点の事情によるものかを、担当者が見分けやすくなります。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までであり、どこまでを共通にするかの判断は、運用側の役割として残るのです。
複数の拠点で運用している企業の事例です
バイオ医薬品・800名規模
営業チーム800名超のバイオ医薬品企業では、営業体制が販売代理店を中心に各地域へ分散し、本部が用意できるのは研修資料までという状態でした（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、同じ訪問シナリオライブラリを800名が使いながら、一人ひとりの内容に応じた個別フィードバックを受けられ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が60日から30日に短縮され、新任営業に対する顧客満足度も23.5%向上しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
アパレル・500店舗超
国内外100都市以上に500店舗超を展開する高級レディースアパレルグループでは、店舗ごとに接客の経験差があり、地域をまたいで同じ基準の練習機会を用意できない状況でした（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、自社の顧客層に合わせた複数のAI顧客タイプを設定したうえで、地域や店舗をまたぐスタッフが同一のシナリオライブラリで練習できる環境を整えました。
その結果、導入当年の大型セールでは自社チャネル経由の売上が前年比90%以上増加し、会員獲得率も前年比42%増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
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