保険営業で紹介をお願いする、その一言を練習できていますか
「『どなたかご紹介いただけませんか』と切り出した瞬間、お客様の言葉が止まってしまった……」保険営業では、意向把握(ヒアリング)や保障設計の説明は繰り返し練習していても、紹介をお願いするときの切り出し方だけは、練習する場がないままになっていませんか?紹介の場面には、商品説明とは別に、その場で交わしておく確認があります。
依頼の後にも会話は続きます
紹介が生まれるまでの流れ
保険営業の紹介は、一度の会話で完結する動作ではありません。まず、保障設計の説明や契約後のフォローを重ねる中で、お客様が納得された場面が生まれます。そのうえで、似たご事情の方が周りにいらっしゃるかを伺います。心当たりを話してくださったら、お名前をお伝えいただいてよいか、こちらから連絡を差し上げてよいか、いつ頃がよいかを、その場で一つずつ確かめます。ここまで整って初めて、紹介先の方へのファーストコンタクトに進みます。そして面談が終われば、紹介してくださったお客様へ経過をお伝えする場面が残ります。この流れの中で社内のロープレの題材になるのは、たいてい最初のお願いする場面だけと言えます。
題材にならない確認と報告
紹介がうまく進まないとき、原因は切り出し方にあると考えられがちです。ただ、経験の差が表れるのは、その前後にあります。お名前や連絡先を教えていただくことは、お客様にとってはご自身以外の方の情報を預けることにあたります。そのため現場では、確認を交わしてから次に進みます。この一言を会話の流れにどう差し挟むかは、これまでロープレの題材になってきませんでした。面談の後にどこまでお伝えするかも同じです。この2つの場面こそ、練習しにくいところなのです。
練習の題材になりにくい紹介の会話
社内のトークスクリプトは、保障内容の説明を中心に組み立てられています。紹介のお願いは「お客様の反応を見ながら」の一言で片づけられ、確認の手順までは文字になっていません。そのため、面談での言い方が担当者ごとに分かれてしまいます。
紹介のお願いは、面談の議題としてあらかじめ用意されているものではありません。契約後のフォローやご家族の話題が出たときなど、会話の流れの中でふと訪れます。そのため、決まった場面を想定した練習だけでは、いつ切り出すかの判断が育ちにくいのが現実です。
紹介先の方と面談した後、紹介してくださったお客様へ何をどこまでお伝えするかは、はっきり決まっていません。ご契約に至らなかったときの伝え方も、紹介先の方のご事情には触れないという線引きも、先輩の背中を見て覚えるものとされてきました。その結果、判断の基準は経験のある人の中にとどまります。
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。
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。
確認の一言を、手順として練習できます
手順を組み込んだ練習シナリオ
現場の担当者は、お名前を伺う際の確認を、決まった順序で口に出せるようになります。UMU AIロープレでは、社内で認められた言い回しや確認の順序を、そのまま評価の基準として設定できます。AIとの対話で同じ流れを繰り返すため、面談の場でも言葉が自然に出てきます。
話の流れが変わっても、対応を試せます
反応に応じて変わるAIのお客様
お客様の反応は一通りではありません。UMU AIロープレのAIは、担当者の話し方に応じて返答を変えます。ご家族に相談したいと答える方、話題をそらす方、その場で心当たりを話してくださる方。同じ場面を何度でもやり直せるため、どこで切り出すかの判断を、会話の中で確かめられます。
お伝えする範囲を、その場で確かめられます
対話直後に届く具体的な指摘
紹介先の方と面談した後の報告も、練習の対象にできます。UMU AIロープレでは、対話が終わるとすぐに、どの伝え方が伝わったか、どの一言が踏み込みすぎだったかを項目ごとに確認できます。次に何を直すかまで分かります。AIが担うのは反復練習と評価の基準をそろえる部分で、お客様との関係づくりは引き続き担当者の役割です。
保険業界での活用が進んでいます
大手生命保険会社
日本最大級の生命保険会社では、5万人の営業担当者が3,000拠点に分散し、集合研修だけでは全員を継続的にカバーできませんでした(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、知識を入れる学習から、声に出して試す練習へと切り替えました。
その結果、動画の視聴数は100倍に増え、拠点を問わず練習に取り組める状態になりました(出典:導入企業へのヒアリング)。安全に試せる環境が営業担当者の自信につながったという声をいただいています。
保険代理店企業
日本の保険代理店企業では、AIを使った練習に本当に効果があるのかを、比較できるデータで示す必要がありました(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、AI練習を行った群と行わなかった群を、5つの評価軸で比べる統制実験を設計しました。
15名の評価者が約150名の保険営業担当者の練習動画を確認した結果、5つすべての評価軸でAI練習を行った群が上回りました(出典:導入企業へのヒアリング)。効果を感覚ではなく、データで語れるようになったのです。