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課題が曖昧なお客様に対して、営業担当者が質問を重ねながら、お客様自身に業務上の課題を整理していただくコンサルティング営業のシーンです。

IT営業の方法を学んでも、商談で実行できない理由

「IT営業の方法は一通り学んだはずなのに、お客様から『一度社内で確認します』と返された瞬間、次の一言が出てこない……」。提案の型もヒアリングの手順も頭に入っているのに、相手が事業部門か情報システム部門かで話の組み立てを変えようとすると、手が止まることはありませんか。学んだ方法が商談で実行に移らないことには、はっきりした「理由」があります。

IT営業の方法を段階で捉え直す

IT営業の商談を動かす5つの段階

IT営業の商談は、大きく5つの段階で進みます。案件の入り口をつくるアプローチ、顧客の業務課題と検討体制を把握するヒアリング、課題に合わせて機能を絞り込むデモと提案、情報システム部門によるセキュリティチェックへの対応、稟議を通すための材料づくりです。前の段階で得た情報が、そのまま次の段階の材料になります。ヒアリングで検討体制と予算の時期を押さえていなければ、デモは汎用的な機能紹介にとどまり、稟議の場で費用対効果を説明しきれません。IT営業の方法を整理するとは、この5つを順につなげることなのです。ただし、5つの段階が同じ重さで効いているわけではありません。

成果を分けるのはヒアリング

多くの営業担当者は、うまくいかない原因を提案やデモの話し方に求めます。しかし商談が止まるのは、その手前です。お客様が自分でも整理できていない課題を、質問で言葉にしていく段階。ここで引き出せた情報の量が、その後の提案の精度をそのまま決めます。ところが従来のトレーニングでは、話す内容の練習に時間が使われ、聞き出す動きはほとんど扱われてきませんでした。学んだ方法が実行に移らないのは、聞き出す動きを繰り返し練習する場が用意されていないためです。

ヒアリングの練習設計が難しい理由

練習が製品説明に寄ってしまう

従来のロープレでは、デモの流れや機能の説明順序を確かめる時間が中心になります。そのため、お客様が言葉にしていない検討理由を質問で引き出す動きは、現場の担当者にとって練習の対象から外れがちなのが現実です。

相手ごとの説明を試せない

事業部門は現場の定着やコストを、情報システム部門は権限管理やデータの扱いを見ています。そのため相手に応じて説明を変える必要がありますが、同僚同士のロープレでその役を演じ分けるのは難しいと言えます。

振り返りが感想で終わる

練習後に返る言葉が「もう少し丁寧に」「悪くはなかった」といった感想にとどまると、どの段階で評価が下がったのかを特定できません。その結果、次の商談でも同じ聞き方を繰り返してしまうのです。

質問を重ねてはじめて本音が出てきます

営業担当者の進め方に応じて、AIがその場で応答を変えていくロールプレイの画面です。

質問で引き出す隠れた検討理由

お客様が自分から話さない検討理由を、質問で引き出す練習ができます。UMU AIロープレでは、AI顧客の側に受講者へは伏せた事情を設定でき、適切な質問を投げたときにだけ、その事情が語られます。AIが担うのは反復練習の相手役までで、案件ごとの判断は担当者とマネージャーの役割です。

相手が変われば、話す順番も変えられます

役職や性格、対話スタイル、背景を自由に設定し、立場の異なる複数の顧客ペルソナを同時に用意できる画面です。

立場の異なるAI顧客ペルソナ

事業部門の担当者と情報システム部門の担当者を、それぞれ相手にした練習ができます。UMU AIロープレでは、役職や性格、気にしている論点を設定して複数のAI顧客を用意でき、同じ商材でも説明の順番と深さを変える練習を重ねられます。誰に何を先に話すかが、練習のなかで整理されていきます。

どの段階で止まったか、その場で分かります

練習の終了直後に受講者へ提示される評価レポート画面です。どの項目で評価が下がったのかを細かく確認できます。

対話直後の段階別フィードバック

練習が終わった直後に、どの段階で評価が下がったのかを確認できます。UMU AIロープレでは、導入からヒアリング、価値提案、反論対応までを段階ごとに採点し、次に何を直すかまで示します。「もう少し丁寧に」で終わっていた振り返りが、具体的な次の一手に変わるのです。

営業の型を現場で動かした事例

生命保険・全国展開の大手企業

大手生命保険会社の導入事例として、営業職員が空港での待ち時間にスマートフォンで商品提案のトークを練習しているシーンです。

日本国内で全国に営業職員を展開する大手生命保険会社では、独自の営業プロセスを体系化していたものの、それを実際の顧客対話で実行することとの間に開きがありました(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、営業プロセスの重要な場面を、反復練習できるシナリオに落とし込みました。

その結果、担当者からは「スマートフォンで場所を問わず対話型トレーニングができる」という声をいただいています(出典:導入企業へのヒアリング)。

体外診断分野の大手企業

体外診断分野の大手企業の導入事例として、医療機器チームがAIコーチングで製品説明と臨床コミュニケーションの力を高めているシーンです。

欧州に本社を置き、グローバルに事業を展開する体外診断分野の大手企業では、5名の研修担当者が1,500名の営業担当者を支えており、能力認定は四半期に1回しか実施できませんでした(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、5つの訪問プロセスに沿った模擬対話と即時の採点を、認定の一部に組み込みました。

その結果、認定は日程調整を待つものから随時受けられるものへ変わり、認定通過者の実訪問における成約率は22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

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ISO/IEC 27017:クラウドサービスに関する情報セキュリティ管理策
SOC 3:トラストサービス規準報告書
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
ISO/IEC 27701:プライバシー情報マネジメントシステム (PIMS)
GDPR:EU一般データ保護規則
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
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