外国タバコのルート営業で売場の相談が進まない理由
小売店を定期的に訪問し、店主や店長と次の期の売場について話し合う時間。外国タバコのルート営業では、ここが商談の中心になります。ただ、棚の広さは決まっています。扱う品目を増やしていただく相談は、いま並んでいるどれを減らすかという相談と必ず一組になります。そこを飛ばし「置いてください」とだけお伝えしても、店主の側は判断のしようがありません。必要なのは、入れ替えを決める材料をお渡しすることなのです。
訪問の質は、どこで決まるのか
一回の訪問で起きていること
訪問は、店内に入って棚の前に立つところから始まります。前回の訪問以降にどの品目がどのくらい動いたか、どの段に並んでいるかを目で確かめます。そのうえで店主に声をかけ、来店されるお客様の顔ぶれや、直近の売れ方をうかがいます。分かったことをもとに、次の期の売場をどう組み立てるかを一緒に考え、発注の数量を詰めます。最後に、年齢確認の運用や表示の掲示といった、確実に守っていただく必要のある事柄を確かめて店を出ます。訪問自体は短い時間で終わることもありますが、この中に、異なる仕事がいくつも詰まっています。そして、その一つひとつが同じ難しさというわけではありません。
増やす話は、減らす話と一組
訪問の質を分けるのは、売場の組み立てを相談する場面です。棚の大きさは決まっていますから、扱う品目を増やしていただくという相談は、必ずいま置かれているどれを減らすかという相談になります。中心にあるのは商品の話ではなく、その店の売場をどう組み直すかという話なのです。判断の材料は、数字だけでは決まりません。来店されるお客様の顔ぶれや、回転の速さによって答えは変わります。訪問する側にとって難しいのは、この相談を訪問のたびに組み立て直すことです。
従来の練習で扱えない場面
従来のトレーニングは、商品の特徴をどう説明するかに時間を割いてきました。ところが訪問で求められるのは、この店の棚をどう組み直すかという相談です。減らす候補にどう触れるかを扱う練習の場は、ほとんどありません。
年齢確認の運用や表示の掲示は、訪問のたびに確かめる事柄です。気持ちのよい話題とは限りません。だからこそ練習が要るのですが、同僚が相手役では遠慮が働き、向けられたときの反応まで再現できないのが現実です。
帰社後の振り返りは「もう少し丁寧に」で終わりがちです。そのため、どの一言が店主の判断材料になり、どの質問が足りなかったかを特定できません。営業担当者は、次の訪問でも同じ進め方を繰り返すことになります。
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。
質問でしか、店主の事情は見えません
質問で引き出す売場の事情
その店にどんなお客様が来られるか、どの段が動いているかは、尋ねてはじめて分かります。UMU AIロープレを活用することで、AIが店主役を務め、質問を投げてはじめて開示される事情をあらかじめ設定できます。説明を並べるだけでは対話が前に進まないため、相手の事情を引き出す進め方を繰り返し練習できます。
言いにくい確認も、先に練習できます
切り出しにくい確認の練習シナリオ
年齢確認の運用や表示の掲示など、確実に守っていただく事柄は、訪問のたびに確かめます。UMU AIロープレを活用することで、相手が話題を歓迎しない場面をあらかじめシナリオに組み込めます。担当者は安全な環境で切り出し方を何度も試せるため、関係を損なわない伝え方を本番の前に見つけられます。
どの一言が効いたか、その場で分かります
対話直後の段階別フィードバック
練習が終わると、その場で評価を確認できます。導入から売場の相談、確認事項の切り出しまで、プロセスごとに何ができていたかが分かり、次に直す一点を具体的に把握できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一という部分であり、店主との関係づくりそのものは、これまでどおり担当者の役割だと言えます。
売場での対話を先に練習した例
子ども靴の小売企業
複数の有名子ども靴ブランドを展開する企業では、本部が販促の方針を整えても、店舗ごとに接客の入り方に差が出て、大型セールの売上目標を達成できていませんでした（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、来店から購買決定までの流れを対話型シナリオとして再現し、会員制度の案内や関連商品の提案を店舗をまたいで繰り返し練習しました。
その結果、導入後初回の大型セールでは売上目標の達成率が128%に達し、前払い型会員数は前年比28.1%増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
高級レディースアパレル
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、店舗や地域をまたいで販売スタッフの接客力に差が出やすく、従来の指導だけでは十分な練習の機会を用意しにくい状況でした（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、想定する顧客タイプごとにAIを設定して、地域や店舗をまたぐ販売スタッフが同じシナリオライブラリで練習できる体制を整えました。
その結果、導入当年の大型セールにおける自社チャネル経由の流通総額が前年比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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