生保営業のノルマを追う中で、面談前の準備は整いますか
生保営業では、月ごとの件数目標（ノルマ）のもとで、新規の訪問も既契約のお客様への継続フォローも同じ一日に収まっています。予定表に残るのは面談そのものだけで、その前後にある準備と振り返りは、忙しくなるほど先に短くなります。備えの薄いまま臨んだ面談は次につながりにくく、また件数で埋めることになります。この流れを変える手がかりは、まとまった時間を空けることではなく、短い時間で一件ごとの備えを整えることにあるのです。
面談の前後にある時間が先に減ります
一件の面談ができるまで
一件の面談は、訪問した瞬間に始まるわけではありません。前日の夜か当日の移動中に、お客様の契約状況と前回の会話を思い出し、今日どこまで話すかを決めます。訪問して保障設計の話に入り、その場で出た質問に答えます。帰りの電車で気になった点を思い返す時間も、この一件に含まれると言えます。このうち長さを動かせないのは、訪問そのものと移動だけです。残りは、その日の予定次第でいくらでも短くなります。では、実際に短くなるのはどこでしょうか。
削られるのは記録に残らない時間
短くなるのは、面談の前の準備と、面談の後の振り返りです。どちらも予定表に書かれず、活動記録にも残りません。訪問件数のように数えられる形を持たないため、忙しくなると真っ先に削られてしまうのです。備えの薄い面談は次の一歩につながりにくく、その分をまた訪問の数で埋めることになります。この循環から出るには一件あたりの面談の質を上げるほかありませんが、そのための練習の時間も、同じ理由で確保しにくくなります。
練習が後回しになる事情
支社の勉強会も同行後の指導も、日程を決めて集まる形で組まれています。訪問と移動が一日を占める時期には、その日程に自分を合わせること自体が難しくなります。そのため練習は、時間が空いたらやるものという位置に置かれたままになります。
練習の題材は、商品ごとの説明手順や一般的な商談の流れが中心です。次にお会いする方が何を気にしているかは一人ひとり違うのに、その場面だけを取り出して試す形にはなっていません。だからこそ、面談直前のわずかな時間を練習に使いにくいのが現実です。
新しい保障内容や、受けたことのない質問への答えは、口に出してみて初めて言いにくさが分かります。その最初の一回が、お客様との面談そのものになる場面は少なくありません。その結果、担当者は組み立てを考えながら話すことになってしまいます。
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。
短い空き時間から、練習を始められます
移動の合間に挟める短い練習
日程を合わせる相手がいないため、練習を始めるのに調整は要りません。UMU AIロープレでは、AIが顧客役を務め、スマートフォンから一人で始められます。移動中でも面談と面談の間でも、一件分の対話を通しで試せます。まとまった時間が空くのを待たずに、必要な分だけ練習を挟めるようになります。
次にお会いする方に近い相手で、試せます
場面ごとに設定できるAI顧客
次の面談で気になる場面だけを取り出して、事前に試せます。UMU AIロープレでは、お客様の立場や関心、想定される質問をあらかじめ設定でき、AIがその役で応答します。表情や間の取り方まで返ってくるため、言葉の選び方だけでなく、伝わり方そのものを確かめられるようになります。AIが引き受けるのは練習の相手役までで、面談の進め方は担当者ご自身が決めます。
伝わり方を、面談の前に確かめられます
対話直後に分かる改善点
話し終えた直後に、どこを直せばよいかを具体的に確認できます。UMU AIロープレは、対話の内容をもとに、説明の順番や質問の入れ方といった単位で指摘を返します。次の一回で何を変えるかがはっきりするため、お客様との面談を、その言葉の初めての一回にせずに済むのです。
保険の現場で始まっています
日本大手の生命保険会社
日本大手の生命保険会社では、研修が商品知識の習得や資格取得を中心としており、お客様との距離の縮め方を練習する手段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、独自の営業プロセスの要所を、スマートフォンから繰り返し試せるシナリオに落とし込みました。
その結果、全国に分散する営業職員が同じ基準で練習できるようになり、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」という声が寄せられています（出典：導入企業へのヒアリング）。
日本の保険代理店企業
日本の保険代理店企業では、AIを使った練習が実際に対話の質を高めるのかを、比較できるデータで確かめる必要がありました（出典：導入企業へのヒアリング）。
そこで、AI練習を行った実験群と、AIを使わなかった対照群を、5つの評価軸で比べる検証を設計しました。
15名の評価者が約150名の保険営業担当者による対話練習の動画を確認した結果、5つすべての評価軸で実験群が対照群を上回りました（出典：導入企業へのヒアリング）。練習を取り入れたかどうかが、対話の質の差として確認できた形です。
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