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二人のビジネスパーソンが向かい合い、質問を重ねて相手の話を引き出しながら、表に出ていない課題を掘り起こすニーズ確認の対話を練習しているシーンです。

その営業トークのセミナー、自分が詰まる場面を説明できますか

「セミナーの間はうなずいて聞いていたのに、翌週の商談では、どの一言を変えればよかったのか思い出せない……」メモは残っているのに、次の商談でそれを開く場面が来ません。そんな経験はありませんか。同じ90分から何を持ち帰れるかは、参加する前に自分の詰まる場面を持てているかどうかで変わるのです。

なぜ、聞いた内容が翌週に出てこないのか

うなずけたのに、思い出せない

セミナー当日は、話される内容のどれもがもっともに聞こえ、うなずきながら要点をメモに残して会場を出ます。ところが翌週の商談で、どの一言を変えればよかったのかは、なかなか思い出せません。原因は、講師の話の質ではないのです。業種も商材も異なる参加者に向けて話される以上、内容は一般論になります。だからこそ幅広く役に立ちますが、自分の商談のどこに当てはめるかは、聞く側が持ち込むしかありません。例えば、価格の話に入った瞬間に相手の口数が減り、そこから会話が事務的になっていく場面。商談が終わればすぐ次の訪問が控え、その一場面だけを切り出して見直す機会は、なかなか生まれません。自分がどこで詰まっているのかは、商談を続けているだけでは見えにくいものです。

振り返る時間が残っていない

一日の多くは、移動と次の訪問の準備、そして社内への報告で埋まっていきます。商談を終えても、その場で振り返る時間はなかなか取れません。記憶が新しいうちに一場面だけを切り出して見直すことは、意識して時間を空けない限り起こらないのです。セミナーに申し込んだ今が、その見直しに向いた時期だと言えます。

セミナーの前に整理しておくこと

全部もっともに聞こえる

参加者の業種も商材も異なる以上、題材は一般論として整えられ、会場では自然と納得できます。一方で、それが自分のどの商談に当たるのかは、聞くだけでは決まりません。

詰まる場面は見えにくい

手元にあるのは「トークを良くしたい」という漠然とした課題です。どの場面で詰まるのかは、商談を重ねるだけでは切り分けにくく、本人にも見えていないものです。

先に自分の商談を通してみる

参加の前に商談を一度通してみると、手が止まる場面が浮かびます。そこを一つ決めて会場に入れば、同じ90分から拾える部分が変わってくるのです。通し練習の場をどう用意するかが、次の論点になります。

自分の商談を、最初から最後まで通せます

導入・ヒアリング・価値提案・異議対応・クロージングという5つの商談段階を、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に変える画面です。

5段階の商談フレームワーク

UMU AIロープレを活用することで、導入からヒアリング、価値の伝達、異議対応、クロージングまでを一続きで練習できます。途中で止めずに最後まで進めるため、どの段階で言葉が出てこなかったのかが、練習した本人の側に残るのです。

詰まった場面が、その場で言葉になります

対話が終わった瞬間に、段階ごとの採点と課題になった箇所を正確に示す構造化レポートが数秒で出力される画面です。

段階別の即時フィードバック

練習を終えると、商談の段階ごとの採点と、課題になった箇所を示すレポートをその場で確認できます。「全体的によかった」で終わらないため、手が止まったのは価格の話に入った直後なのか、決裁の確認なのかを、自分の言葉にして持ち出せます。

学びに行く先を、自分で選べます

一人ひとりの能力プロファイルと成長の推移を、商談の段階別や情報項目別、反論の種類別に分けて示し、課題の在りかを正確につかめる画面です。

段階別に残る練習の記録

練習ごとのスコアと対話の記録が段階別に残るため、何度か通すうちに、手が止まる場面が絞られてきます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、セミナーで何を学びに行くかを決めるのは、参加する本人です。

課題を決めてから練習に入った例

自己免疫領域の医薬品企業

導入事例として、自己免疫疾患領域を得意とする医薬品企業の担当者が、AIとの練習で学術的な対話と製品説明の力を高めているイラストです。

自己免疫疾患領域の医薬品企業では、新薬の上市が続き、異議への答え方が担当者ごとにばらついていました(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、時間に追われる医師との訪問場面を再現し、練習後にどのプロセスで課題が出たかを示しました。

その結果、「全体的に普通」で終わらず課題の在りかが各自に残り、専門トレーニング期間は90日から28日に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。

ワクチン領域・800名規模

導入事例として、800名を超えるバイオ医薬品企業が、AIで大規模なワクチン営業組織の育成を標準化し、規模を広げているイラストです。

ワクチンを主力とするバイオ医薬品企業では、販売代理店と社内営業の800名に、一人ひとり指導役を置けませんでした(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、同じ訪問シナリオを800名が同じ基準で練習できる体制を構築しました。

その結果、全員に同じコメントではなく各自の受け答えに沿った指摘が返り、独り立ちまでの期間は60日から30日に短縮されました(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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