製品
顧客のニーズが曖昧な段階で、営業担当者が問いかけを重ねながら、顧客自身に業務上の課題を明確にしてもらうコンサルティング型営業のシーンです。

ITソリューション営業で、製品の話が業務の話にならない理由

「構成も費用も一通り説明できたのに、『それで、うちの業務は何が変わるんですか』と返された瞬間、言葉が止まってしまう……」ITソリューション営業では、既存システムとの連携やセキュリティのような技術の論点と、顧客の業務がどう変わるかという論点を、同じ商談の中で行き来する必要があります。型どおりの練習を重ねても本番で詰まるのには、はっきりした「理由」があります。

差がつくのは行き来する力です

製品を売る営業との違い

ITソリューション営業と、製品単体を売る営業では、商談で扱う対象が異なります。製品単体の営業では、性能や価格、納期といった製品側の条件が話の中心になります。一方、ITソリューション営業が向き合うのは顧客の業務そのものだと言えます。どの部署のどの作業が滞っているのか、既存システムとの連携をどう設計するのか、運用は誰が担うのか、といった問いに答えながら、複数の製品や外部のサービスを組み合わせて一つの提案にまとめていきます。だからこそ、商談では技術の話と業務の話が交互に出てきます。ただし、この2つの話が同じ重さで練習されているとは限りません。

鍛えられるのは説明の側だけ

社内のロープレで題材になりやすいのは、製品の構成や機能を分かりやすく説明する場面です。資料をもとに順序立てて話す練習なら、回数を重ねられます。ところが本番で止まるのは、その逆の場面です。顧客が業務の困りごとを話し始めたとき、それを実現できる構成に組み替えて言い直せるかどうかが問われます。この切り返しは答えが一つに決まらないため、練習の題材になりにくいのです。難しいのは、この行き来をどう練習するかという点です。

行き来が練習になりにくい理由

練習の題材が製品説明に偏る

社内で用意されるロープレの題材は、製品の構成や導入手順の説明に偏りがちです。顧客の業務のどこが楽になるのかを、自分の言葉で組み立てる場面は入ってきません。そのため、業務の話を振られると手が止まります。

実現性を問われる場面が抜ける

実現性を問われて話が止まる場面は、同僚同士のロープレでは再現しにくいものです。相手役は答えを知っているため、既存システムとの連携や運用の負荷を突く質問が出てきません。だからこそ、本番で情報システム部門から踏み込まれると、担当者は準備なく受けることになります。

振り返りが話し方の話で終わる

振り返りで返ってくるのは、「説明は分かりやすかった」「もう少し簡潔に」といった話し方への指摘です。業務の言葉に置き換えられていたかという観点は入っていません。その結果、次の練習でも同じ説明を繰り返してしまいます。

顧客の業務の話から、練習を始められます

導入、ヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングという5つの商談プロセスを、AIとの対話すべての土台として組み込み、営業手法を現場の習慣として定着させる機能の紹介です。

業務課題から始まる商談シナリオ

顧客の業務の困りごとを起点に話を組み立てる練習を重ねられます。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、クロージングまでの流れに沿って対話が進みます。自社の商談で出てくる業務の課題をシナリオに設定できるため、機能の説明から入る癖を、業務の話から入る進め方に変えられます。

答えにくい質問こそ、繰り返し受けられます

営業担当者の進め方に応じて、AIがその場で受け答えを変えるロープレ機能の紹介です。台本どおりに進む練習とは異なり、毎回異なる展開になります。

話の進め方で変わるAIの切り返し

顧客役のAIは、説明の進め方に応じて受け答えを変えます。運用の負荷や既存の仕組みとの連携など、答えに詰まりやすい質問をあらかじめ設定できるため、業務の話をしている途中で技術的な確認が入る流れも再現できます。相手の予定を気にせず、同じ場面を何度でもやり直せるのが特徴です。

どこを直すかまで、対話の直後に分かります

一人ひとりの対話内容から、画一的ではない個別の診断と改善策を示し、それぞれに合った上達の道筋を示すAI機能の紹介です。

対話直後に示される個別の改善点

UMU AIロープレを活用することで、練習の直後に、どの場面で何が足りなかったかを商談プロセスごとに確認できます。話し方への感想ではなく、顧客の業務の課題に踏み込めていたかという観点で評価を設定できます。AIが担うのは反復練習と評価の部分で、案件ごとの判断は引き続き担当者の仕事です。

専門的な説明が続く商談の実例

体外診断分野の大手企業

体外診断分野の大手企業が、AIによるコーチングを活用して医療機器の営業チームの製品説明力と臨床コミュニケーション力を高めた事例のイラストです。

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名の営業担当者の能力認定を担い、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、自社で定めた5つの訪問プロセスに沿った練習と、終了直後の評価確認を組み合わせました。

その結果、四半期に1回だった認定を随時実施できるようになり、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)。

500店舗超の高級アパレル

500店舗以上を展開する高級レディースアパレルグループのエリア担当者が、出張の移動中に商品の訴求ポイントとVIP接客のトークを確認しているシーンです。

国内外に500店舗超を展開する高級レディースアパレルグループでは、新人の販売スタッフに高級顧客層との対話経験が不足していました(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、効率を重視する役員や知見の深いバイヤーなど顧客タイプ別のAI顧客を設定し、移動中でも練習できるようにしました。

その結果、導入した年の大型セールでは自社チャネル経由の売上が前年比90%以上増加し、会員獲得率も前年比42%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

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UMUが選ばれる理由

28,000社突破
国内導入企業
1億人超
世界203カ国でユーザー
100社が導入
Fortune 500企業
約5,000製品中で1位
ITreview Best Software in Japan 2022
UMUとは
2015年に設立されたグローバルAIソリューションカンパニーです。AIを活用したオンライン学習プラットフォーム「UMU」を核に、学術的な根拠に基づいた実践型AIリテラシー学習プログラム「UMU AILIT(ユーム エーアイリット)」、セールスイネーブルメントソリューション「UMU AIロープレ」などの提供により、AI時代の企業や組織における学習文化の醸成とパフォーマンス向上を支援しています。
導入実績
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
従業員1,000名以上の大企業を中心に、営業教育や新入社員研修で導入が拡大
導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
セキュリティ・コンプライアンス
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
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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