提案の質は、どこで決まるのか
提案の前に引き出せた情報の量
不動産の提案営業で成果を分けているのは、提案そのものの巧みさではなく、提案に入る前にどれだけ顧客の事情を引き出せたかです。押さえておきたいのは4点あります。予算の上限、住み替えの期限、家族の中で誰が最終的に判断するのか、そしていま何社と並行して見ているのかです。ここが埋まっていれば、紹介する物件の順番も、資金計画をどこまで掘り下げて説明するかも、追客の間隔も自然に決まります。逆に空白のまま案内に入ると、条件に合いそうな物件を並べるだけの説明になり、顧客は比較の材料が増えただけの状態で帰っていきます。ただし、この引き出す動きは、練習の設計から最も抜けやすい場所でもあるのです。
抜け落ちているのは引き出す力
営業の練習といえば、物件の説明や資金計画の伝え方が中心になりがちです。話す側の内容は磨かれますが、相手から情報を引き出す動きは正解が一つに決まらないぶん、練習の題材になりにくいと言えます。そのため、説明はうまいのに顧客の判断軸が最後まで見えない、という状態が生まれます。そして、この引き出す動きこそ、いまの練習の形では最も再現しにくい部分にあたります。
引き出す力が鍛えにくい理由
練習相手が同僚だと、条件が固まりきっていない顧客を再現できません。実際の内見では、間取りを見た後に駅からの距離が急に気になり出すなど、条件そのものが動きます。決まった条件を前提にした対話ばかりが積み重なってしまうのです。
そのため現場で覚えるしかありませんが、営業担当者が先輩に相手役を頼めるのは週に一度あればよいほうです。土日は内見の案内、平日は追客。先輩自身も自分の商談を抱えています。独り立ちまでに顧客役へ話しかけられる回数は、数えるほどにとどまります。
だからこそ振り返りが頼りになるはずですが、実際は「もう少し聞いてから提案しよう」という助言で終わりがちです。どの質問を飛ばしたのか、どこで顧客の関心が離れたのかまでは残りません。その結果、次の案内でも同じ順番で同じ説明を繰り返すことになります。
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。
質問を重ねることでしか、本音は出ません
質問でしか開かない顧客の事情
家族の中で誰が判断を渋っているのか、予算の上限はどこかといった事情は、こちらから踏み込まない限り出てきません。UMU AIロープレを活用することで、AIの顧客側に伏せた事情をあらかじめ設定でき、適切な質問を投げたときにだけその情報が開きます。条件が途中で動く顧客も再現でき、案内の前に判断軸を引き出す練習を重ねられます。
順番待ちをせずに、案内の前に練習できます
すき間時間に積み重ねる練習の回数
相手役の予定を押さえなくても、営業担当者は内見と内見の合間や帰社後の30分で練習に入れます。UMU AIロープレを使えば、スマートフォンから24時間、回数の制限なく取り組めます。人に見られる場ではないため、うまく言えなかった切り出し方を、その場で何度でも言い直せるのです。
どの質問が足りなかったか、すぐ分かります
対話直後に届く具体的な改善点
練習が終わると、導入からヒアリング、提案、反論への対応まで、プロセスごとの評価をその場で確認できます。どの段階で顧客の関心が離れ、次にどの質問を足せばよいのかまで分かるため、「もう少し聞いてから」という一言で終わっていた振り返りが次の一手に変わります。AIが担うのは反復練習と評価の統一までで、案件ごとの見立てや同行での指導は、これまでどおり先輩やマネージャーの役割だと言えます。
高単価の提案営業ですでに使われています
同じく個人向けの高単価提案
日本で事業を展開する、生命保険分野の大手外資系企業では、新人の育成が支社ごとに進められ、指導の基準がそろわないまま提案の場に出ていく状況が続いていました（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、全支社の新人が同じシナリオと同じ評価基準で顧客との対話を練習できる体制を整えました。
その結果、練習を重ねたグループでは3カ月後の顧客への提案数が30%増加し、育成の対象も2,000名から7,000名超へ広げられるようになりました（出典：導入企業へのヒアリング）。
同じく拠点が分散した現場
国内外100都市以上に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、新人が高単価の顧客と向き合った経験に乏しく、値引きに頼らず価値を伝える対話が課題でした（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、効率を重んじる役員やこだわりの強いバイヤーなど、顧客タイプごとにAIの顧客像を作り分けて練習できる環境を整えました。
その結果、店舗をまたいで同じ基準で練習できるようになり、自社チャネル経由の売上が前年比90%以上、会員獲得率が42%それぞれ増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
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