個人で受ける営業研修を、自分の案件に落とし込めていますか
会社が用意する研修とは別に、自分で営業研修を探す個人の方がいます。ただ、公開講座やオンライン講座の題材は不特定多数に向けて作られており、自分が扱う商材や顧客とは重なりません。学んだ型を自分の案件に置き換える作業は、受講した本人に委ねられます。その置き換えが正しかったかも、一人で判断するほかないのです。
学んだ型は、職場で誰が確かめるのか
試した結果を判断する人がいない
公開講座やオンライン講座は、不特定多数に向けて設計されています。扱われる事例の多くは他業界のもので、自分が担当する商材や顧客像とは前提が異なるのです。例えば、講座で習った質問の順序を、翌週の商談でそのまま試したとします。相手の話が想定と違う方向へ進み、途中で元の順番に戻せなくなりました。商談後に振り返ろうとしても、その順序を知っているのは自分だけです。上司や同僚は講座の中身を知らないため、どこで外したのかを一緒に確かめてくれる人がいません。マネージャーが見るのは、商談が次に進んだかどうかという結果になります。どの問いかけが効いて、どこで話がそれたのかという過程までは、たどりにくいのが実情です。
確認する仕組みが職場にない
研修そのものの質とは別に、受けたあとを確かめる手立てがありません。同じ講座を受けた人が職場にいなければ、比べる相手も、基準をすり合わせる相手もいないままです。自分の対応が変わったのか、相手がたまたま話しやすかっただけなのか、切り分ける材料が手元にありません。結果として、次に何を直すかが決まりません。
個人で完結する学びの限界
研修で学んだ進め方が、職場の標準と一致するとは限りません。自分だけが質問の順序を変えると、案件の共有や報告の形式と噛み合わない場面が出てきます。説明する手間が増え、やがて元のやり方に戻ってしまうのです。
費用や時間を自分で負担する場合、選び方に基準が要ります。ところが講座の中身を受講前に確かめる手立ては限られており、自分の商材に合うかどうかは受けてみるまで分かりません。
ここで問われるのは、講座の質よりも、受けたあとを支える仕組みです。自分の商材で繰り返し試せて、その場で良し悪しが返ってくる場を、個人の手だけでどこまで用意できるでしょうか。
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。
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。
チームと同じ基準で、型を練習できます
共通の評価基準に沿った練習
UMU AIロープレでは、自社が定めた商談プロセスと評価基準が、そのままAIの採点の土台になります。導入トークからヒアリング、異議対応まで、チームで共有している型に沿って練習できます。自分だけが別のやり方を持ち込む状態にならないため、学んだ内容をそのまま案件の進め方や報告につなげられます。
実際に会う顧客を、相手役にできます
実際の顧客像を再現したAI顧客
AIが演じる顧客は、役職や性格、話し方、背景を細かく設定できます。価格に厳しい相手、関心の薄い相手、細部にこだわる相手など、自分が実際に会う顧客像をそのまま相手役にできます。一般的な事例で学んでから、あとで自分の案件に読み替える手間がなくなります。
練習の直後に、次の一手が分かります
その場で返る構造化フィードバック
会話が終わった瞬間に、プロセスごとのスコアと改善点がレポートとして返ります。「よくできていました」の一言で終わらず、どの発言が効いて、どこで課題が出たのかを自分で確かめられます。AIが担うのは、反復練習と評価の標準化という部分です。目標の立て方や動機づけは、引き続き人の役割になります。
すでに練習の場を整えた企業があります
日本大手の生命保険会社
日本大手の生命保険会社では、営業プロセスを知っていても対話で実行しきれない開きがありました(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、重要な場面を反復練習できる形に整えました。
その結果、時間や場所に縛られない練習の場が生まれました(出典:導入企業へのヒアリング)。
500店舗超のアパレル企業
500店舗超のアパレル企業では、新人スタッフに高価格帯の顧客との対話経験が不足していました(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、実際に来店する顧客像に合わせたAI顧客を用意しました。
その結果、顧客像に合わせた練習によって接客の質が変わり、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)。