IT営業の新規開拓が、情報システム部門への説明で止まる理由
「事業部門の担当者には手応えがあったのに、情報システム部門が入った途端に話が進まなくなる……」IT営業の新規開拓では、既存システムとの連携や移行の負担、運用体制やセキュリティの確認と、聞く相手が変わるだけで論点そのものが入れ替わります。同じ提案なのに反応が変わる場面に、心当たりはありませんか。その差が生まれるのには、担当者個人の力量とは別の理由があるのです。
新規開拓の成否は、どの段階で決まるのか
新規開拓が進む4つの段階
IT業界の新規開拓は、大きく4つの段階を通ります。展示会や問い合わせ、紹介をきっかけに担当者と話せる状態をつくる接点づくりから始まり、いま使っているシステムや運用体制、現場が困っている業務を確認するヒアリング（課題の聞き取り）へ進みます。そこで聞き取った内容をもとに、導入後の運用イメージまで含めて提案を組み立てます。そのうえで、事業部門の担当者が情報システム部門や上長へ説明するための材料を用意します。この4段階は独立していません。ヒアリングで聞けなかった項目は提案の抜けとなり、社内検討の場で質問となって返ってきます。ただし、この4つのうち、営業担当者が最も練習の機会を持てていない段階があります。
相手が変わればヒアリングも変わる
流れ全体を左右するのは、2つ目のヒアリングです。事業部門の担当者が知りたいのは、日々の業務がどれだけ楽になるか、費用に見合う効果が出るかという点です。一方、情報システム部門が確かめたいのは、既存システムとどうつなぐか、移行にどれだけの手間がかかるか、権限管理やデータの扱いをどう担保するかという点です。同じ製品を説明していても、相手によって話す順番も、示すべき材料も入れ替わります。この切り替えこそ、実際の商談で最も練習されないまま残っている部分なのです。
相手ごとの説明が練習から抜ける理由
従来の練習では、同僚が顧客役を務めます。事業部門の担当者は演じられても、情報システム部門の視点で連携や運用体制を問うのは難しいのが現実です。そのため、相手に応じて説明を組み替える練習を通らないまま、本番を迎えてしまいます。
既存システムとの連携、移行にかかる期間、権限管理やセキュリティの確認は、新規開拓の商談で必ず話題に上がります。だからこそ、資料を読み込むだけの準備では足りません。営業担当者は声に出して答えを組み立てる練習を経ないまま、面談で言葉に詰まってしまいます。
IT商材の検討期間は長く、途中で相手の担当者が変わることもあります。どの質問で会話が止まったかは担当者の記憶にしか残らないため、次の訪問にも別の案件にも活かしにくくなります。その結果、次の商談でも同じ質問で会話が止まります。
3分で、相手を説得できるか試してみよう
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。
3分で、相手を説得できるか試してみよう
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。
相手が変わる場面を、一人でも練習できます
部門別に設定できるAI顧客ロール
同じ提案でも、相手が変われば話す順番が変わります。UMU AIロープレでは、役職も関心事も異なる複数のAI顧客を設定できるため、事業部門の担当者、情報システム部門の担当者、決裁に関わる上長と、順に相手を変えながら練習を重ねられます。相手の予定を押さえる必要はありません。
口に出して初めて、答えは組み立てられます
あらかじめ差し込める確認シナリオ
面談で必ず来る確認に、その場で答えを組み立てられるようになります。UMU AIロープレでは、連携の可否や移行にかかる期間、権限管理やデータの扱いといった確認事項をあらかじめ登録でき、AIが会話の流れの中でそれらを投げかけます。答えに詰まっても、その場でやり直せるのです。
どの質問で詰まったか、その場で分かります
一人ひとりに合わせた改善の指針
練習が終わると、UMU AIロープレが会話の内容をもとに、どの段階で説明が足りなかったか、次に何を練習すればよいかを示します。曖昧な講評ではなく、自分の対話から導かれた指針です。そのため、検討が長引いて担当者が変わっても、前回の課題を持ち越さずに進められます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、目標の設定や動機づけは引き続き人の役割になります。
同じ基準で練習した営業チームの事例
体外診断分野の大手企業
体外診断分野のグローバル大手企業では、5名の研修担当者が1,500名の営業担当者の認定を担い、認定は四半期に1回しか実施できず、新任担当者は最短でも3カ月待つ状況でした（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、企業が定めた5つの商談プロセスに沿った模擬対話と、練習直後の構造化されたフィードバックを組み合わせた形へ認定を切り替えました。
その結果、認定は日程調整を待つものから準備ができ次第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）。
外資系の大手生命保険会社
日本で事業を展開する外資系の大手生命保険会社では、新人育成が支社ごとに進められ、指導の方法も基準も異なるため、育成の質にばらつきが生じていました（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、全員が同じシナリオと評価基準で練習できる形に整え、成約に至った受講者の練習記録を、後から入社した担当者向けの教材に組み込みました。
その結果、3カ月後にはAIで練習したグループの顧客向け提案数が30%増加し、育成の基準がそろったことで対象アカウント数も2,000から7,000超へ拡大しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
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