営業の提案ツールでそろうのは、提案書までではありませんか
営業の提案ツールを入れてから、提出される提案書の形はきれいにそろいました。構成も、根拠の並べ方も、誰が作ってもほぼ同じです。ところが商談の帰り道に聞こえてくる話は、以前とあまり変わりません。同じ提案書を見せたはずなのに、その場で受けた質問への答え方は、担当者ごとに違っているのです。
提案書がそろうと、何が見えなくなるのか
そろったのは提案書の中身まで
提案ツールが決めているのは、提案書に何をどの順で書くかというところまでです。ここまでは設計どおりに動きます。ところが、提案書を相手に見せた後に起きることは、ツールの外側にあります。「この数字の前提は何ですか」「うちの場合はどうなりますか」。こうした問いが出た瞬間から、担当者は自分の言葉で答えることになります。準備した資料のどこにも書いていない条件を、その場で組み立て直す必要が出てきます。営業マネージャーが同席していれば、担当者ごとに答え方が違うことに気づく場面もあるはずです。ある担当者は前提条件から丁寧に説明し、別の担当者は結論だけを伝えて次の話題に移ります。同じ提案書を持って行っても、相手が受け取る印象はここで分かれます。提案ツールが整えたのは提案書の側までであり、提案書を見せた後のやりとりは、もともと守備範囲の外にあると言えます。
ばらつきは消えず、移っただけ
セールスイネーブルメントの視点では、ばらつきが消えたわけではありません。提案書という形のあるものから、その場のやりとりへ移っただけです。提案書は1つでも、そこから先の受け答えは担当者の人数だけあります。移った先には、提案書と違って形が残りません。だから、差があること自体が見えにくくなるのです。
標準化はどこで止まるのか
提案ツールが標準化するのは、提案書に何を書くかというところまでです。相手に見せた後のやりとりは、最初から設計の対象に入っていません。ここは仕様の話であり、ツールの出来不出来とは別の問題になります。
だから、同じ提案書を使っていても、その場で出た質問への答え方は担当者ごとに変わります。前提条件をどこまで開示するか、想定外の条件をどう言い換えるか。判断はその瞬間に、一人ひとりの手元で下されます。
その結果、どこで差がついたのかを後から確かめられません。提案書はファイルとして残りますが、やりとりは声で消えていきます。うまくいった商談の要因も、そうでなかった商談の分かれ目も、記録として手元に残らないのです。
提案書の後の質問こそ、先に練習できます
想定質問を組み込んだ練習シナリオ
UMU AIロープレを活用することで、提案書を出した後に出やすい質問を、練習シナリオへ先に組み込めます。価格の根拠や、自社に当てはめたときの条件が代表例です。AIが顧客役としてその場で問い返すため、本番の前に同じ問いを受けられます。
答え方を変えて、同じ問いを何度も試します
答え方に応じて変わるAIの反応
AIの顧客役は、担当者の答え方に応じて反応を変えます。前提から説明したときと、結論から伝えたときで、返ってくる問い返しも変わります。同じ提案に対する一つの問いを、言い方を変えながら何度でも試せます。相手の予定を押さえる必要もありません。
やりとりの違いを、後から確かめられます
練習記録とプロセス別のスコア
練習では、何をどう答えたかが記録として残ります。セールスイネーブルメントの担当者は、答え方の違いをプロセス別のスコアで確認できます。記録は順位づけや監視のためではありません。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、目標設定と動機づけは上司や先輩の役割です。
話す練習を仕組みにした企業の事例
生命保険・新人育成
日本の大手外資系生命保険会社では、新人営業の育成が各支社主導で行われ、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、オフラインOJT研修の群と、UMUで学習と練習を行う群を比べるABテストを実施しました(出典:導入企業へのヒアリング)。
その結果、3カ月後には、オフラインOJT群との比較で顧客向け提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。
生命保険・5万人規模
日本最大級の生命保険会社では、5万人の営業担当者が3,000拠点に分散し、集合研修だけで全員をカバーしきれない状態でした(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、知識のインプット中心の研修から、アウトプット型の実践練習への転換を目指しました(出典:導入企業へのヒアリング)。
同社からは「AIによる即時フィードバックにより、営業担当者は自分のペースで継続的に練習しやすくなりました」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)。