保険営業のロープレで、めったに来ない場面を選べていますか
保険営業のロープレでは、初回の面談や日々の訪問のように、何度も巡ってくる場面が題材に選ばれがちです。ところが、そうした場面は現場でも回数を重ねるため、練習の場がなくても少しずつ形になっていきます。練習でしか埋まらないのは、重要なのに数年に一度しか来ない会話のほうにあるのです。
なぜ題材は、よく起きる場面に寄るのか
声を集めるほど題材は偏ります
ロープレの題材は、多くの場合、現場の声から集められます。直近で答えに詰まったやり取りは記憶に新しく、要望としても挙がりやすいものです。その結果、集まった題材は、月に何度も巡ってくる場面に寄っていきます。新人にも中堅にも同じ題材が配られ、経験の差にかかわらず同じ会話をなぞる時間が続きます。一方で、めったに来ない場面は「そのときに先輩へ聞く」という形で運用されがちです。指導する側から見れば、めったに来ないものを全員分の練習に組み込むより、そのつど個別に答えたほうが早く済みます。ところが頼られる先輩の側も、その場面に立ち会った回数は数えるほどしかありません。長く担当してきた人ほど幅広く経験しているように見えますが、頻度そのものが低い会話は、年数を重ねても回数が増えないのです。
聞ける相手も回数を持っていません
例えば、契約から数年が過ぎた相手から、状況が変わったという連絡が入る場面があります。訪ねた担当者は、何をその場で答え、どこから先を確認に回すかで迷います。席に戻って先輩に尋ねても、その先輩が同じ場面に立ち会ったのは数回です。なお、法令や社内の規程、税に関する取り扱いをどう読むかという判断は、本ページでは扱いません。ここで見ているのは、答えの中身ではなく、その会話に立った回数のほうです。担当者が数年に一度しか出会わない場面は、指導する側にとっても数年に一度でした。
練習の枠を、どの場面に使いますか
対話の力は、同じ場面を何度も通るなかで形になっていきます。初回の面談や定期的な連絡のように、月に何度も巡ってくる場面であれば、担当者は現場でやり方を少しずつ直せます。うまく運ばなかった相手の反応も、次の訪問までは覚えていられる距離にあります。つまり、頻度の高い場面は、練習の枠を割り当てなくても伸びしろが埋まっていく部分だと言えます。
頻度の低い場面は、必要になるまで誰も困りません。そのため、題材を募る場でも名前が挙がらず、選ばれないまま残ります。しかも頻度が低いということは、実地では何年かけても回数が増えないということでもあります。現場で回数を積める場面ほど題材に選ばれ、積めない場面ほど選ばれにくい。この向きは、放っておくとそのままになるのです。
練習に使える時間は限られています。題材を選ぶものさしを「よく起きるか」から「現場では回数を積めないが、来たときに効く場面かどうか」に置き換えると、並び順は変わります。では、めったに来ない場面を、練習の側でどのように用意できるでしょうか。枠の総量が変わらない以上、どこかを減らさなければ、この置き換えは進みません。
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。
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来ない場面ほど、練習で回数を作れます
顧客像の自由な設定
相手の立場や関心、話し方の傾向を指定して、複数の顧客像を用意できます。数年に一度しか巡ってこない会話でも、その場面に出てくる相手を設定すれば、担当者は同じやり取りを何度でも試せます。現場では回数を積めない場面が、練習の側では回数のある場面に変わります。
現場の声を待たずに、題材を用意できます
ノーコードのシナリオ設定
新しい場面を追加するために、専門の技術者へ依頼する必要はありません。育成を担当する側が、画面上の操作だけで相手の設定や状況を組み立てられます。要望として上がってこない場面でも、必要だと判断した時点で題材に加えられます。
手つかずの場面を、データで確認できます
チーム単位の練習データ
練習の記録は場面ごとに集計され、どの場面を誰が何回試したのかを確認できます。回数の偏りが見えれば、次に枠を割り当てる先を、印象ではなく記録をもとに決められます。ただし、その場面で何を大事にするかを決めるのは、これまでどおり育成を担当する側の仕事です。
他の業種でも活用が進んでいます
高級アパレル分野の大手企業
食品スーパーの大手企業
こちらも業種は異なりますが、めったに起きないやり取りを題材に選んだ例として参考になります。
食品スーパーの大手企業では、店舗の担当者がクレームに向き合う場面について、体系立った練習の機会を持てずにいました(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、集合研修と併せて、応対の難しい相手とのやり取りを、心理的な負担の少ない場で何度も試せる形にしました。
この事例では成果の数値が公表されていないため、数字は示しません。確かめられるのは、題材に選ばれたのが日常のやり取りではなかったという点です。