5つのプロセスと一つの難所
練習に組み込む5つの対話プロセス
保険営業のロールプレイングは、アプローチ、意向把握、保障設計の説明、反論対応、契約後の継続フォローという5つのプロセスに分けて組み立てます。アプローチでは初回接点での信頼形成を扱います。意向把握(ヒアリング)では、ご家族の状況や老後資金への不安を引き出します。保障設計の説明では、重要事項やリスク許容度を、顧客の理解度に合わせて伝えます。反論対応では「家族と相談したい」という先送りへの応答を練習し、継続フォローでは契約後の見直しや解約相談を想定します。この5つは、信頼が積み重なる順に並びます。ただし、練習のしやすさは5つで同じではありません。
練習しにくいのは意向把握
5つのプロセスのうち、アプローチや保障設計の説明は、話す内容を決めれば同僚同士でも練習できます。ところが意向把握は、顧客が家族構成や健康状態、老後資金への不安を自分から話すかどうかで、練習の質が変わります。同僚が顧客役を務めると、聞きたい情報を最初から知っているため、質問が浅くても答えが返ってきます。その結果、質問を組み替える力が鍛えられません。設計で最も難しいのは、この意向把握の練習を成立させることなのです。
意向把握を練習にできない3つの理由
支社の勉強会では、相手役の同僚や支社長が、顧客の家族構成や資産状況をあらかじめ知っています。そのため、浅い質問にも答えが返ってきてしまい、顧客の迷いに合わせて質問の順番を組み替える場面が起きません。
営業職員は全国の支社や代理店に分散しています。支社長やトレーナーが一人ずつ相手役を務める方式では、一人に順番が回ってくる頻度は限られます。だからこそ、意向把握の練習量が必要な水準に届きません。
練習後の講評は「もう少しお客様に寄り添って」といった言葉で終わりがちです。その結果、どの質問が足りなかったのかが本人にも育成担当にも残らず、次の練習でも同じ流れをたどってしまうのが現実です。
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。
適切な質問でしか、本音は引き出せません
問いかけで初めて出る家族の事情
営業職員は、質問を組み替えなければ前に進めない練習を、何度でも試せます。UMU AIロープレでは、AI顧客の中に、家族への相談状況や過去の金融経験といった非開示の設定を仕込めます。適切な問いを投げたときにだけその事情が明らかになるため、意向把握の順番を自分で組み立てる力が育ちます。
相手を待たずに、すき間時間で練習できます
移動時間に回せる反復練習
営業職員は、支社長の予定が空くのを待たずに練習を始められます。UMU AIロープレはスマートフォンから24時間使えるうえ、同時に何人が練習しても順番待ちが起きません。訪問先への移動中や商談の合間に意向把握を一巡させる、といった使い方が現実的になり、練習量そのものが変わります。
不足していた質問が、その場で分かります
対話直後のプロセス別評価
練習が終わった瞬間に、本人も育成担当も、どこを直すのかを同じ言葉で確認できます。UMU AIロープレを活用することで、プロセスごとに点数と改善が必要なポイントが出そろいます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、動機づけや目標設定は引き続きマネージャーの役割です。
大手生保が先に始めています
同じく全国に分散
日本大手の生命保険会社では、体系化した営業プロセスを、営業職員が顧客対話の中で実行しきれていませんでした(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、要点を反復練習できるシナリオへ落とし込みました。
その結果、場所を問わず対話型トレーニングを行える体制が整い、営業職員が自信をもって説明できる状態づくりが進みました(出典:導入企業へのヒアリング)。
知っている状態から実行できる状態までの距離は、練習の設計で縮められると言えます。
支社間で育成に差
日本の大手外資系生命保険会社では、新人育成が各支社主導で行われ、指導方法と基準が支社ごとに異なっていました(出典:導入企業へのヒアリング)。
そこでUMU AIロープレでOJTの一部を代替し、成約に至った受講者の練習記録を、その後の新人向け教材に組み込みました。
その結果、3カ月後にはAIロープレで練習したグループの顧客向け提案数が30%増加し、対象アカウント数も2,000から7,000超へ増えて、支社をまたいだ標準化が続く体制になりました(出典:導入企業へのヒアリング)。