不動産営業の売上が、今日の面談を見直す手がかりにならない理由
不動産の営業では、今月の売上が伸びた月とそうでない月の差を、そのまま自分の力量の差として受け止めてしまうことがあります。ただ、はじめての来店や内見から契約までには期間があり、今月の数字は数か月前の動きの結果です。近くで確かめられるのは、一回の面談でお客様の条件をどこまでうかがえたか、という部分にあるのです。
売上の手前で何が起きているか
月の売上を決めるのは案件の段階
不動産営業の売上を月ごとに並べたとき、その差を大きく動かしているのは、その月に進んでいた案件がどの段階まで来ていたかという一点です。一件あたりの金額が大きく件数も多くないため、契約が一件決まるかどうかで月の数字は大きく振れます。良かった月とそうでない月の違いは、話し方の巧拙よりも、手元の案件が内見の直後だったのか、条件のすり合わせまで進んでいたのかという差から生まれていることが少なくありません。売上は事業を続けるうえで欠かせない指標です。ただ、初回の接客から契約までに期間がある以上、今月の数字は数か月前に交わした会話の結果であり、今日の面談をどう変えるかという問いには答えてくれないのです。ここには、もう一つ振り返りにくいものが残っています。
見送りの理由は聞き直しにくい
見送りになった案件ほど、何が足りなかったのかを確かめたくなります。ただ、一件の金額が大きいぶん、あらためて理由をうかがうのは気が引けますし、相手の検討はすでに別の方向へ動いています。そのため、断られた場面だけが振り返られないまま残り、同じところで見送りになる形が繰り返されやすくなります。従来の育成では、この場面が練習の対象からいちばん抜け落ちてきました。断られる場面をどう扱うかが、実際にはいちばん難しい部分になります。
面談の中身が練習に残らない構造
練習の相手が同僚だと、互いに遠慮が生じ、実際のお客様が見せる沈黙や検討の中断までは再現されません。内見のあとに連絡が途絶える場面や、資金計画の話で口が重くなる場面は、練習の中には出てきません。
面談後の振り返りは、多くの場合「もう少し丁寧に」といった言葉で終わります。そのため、条件のうかがい方が浅かったのか、切り出す順番が違ったのか、どこで止まったのかを特定しにくくなります。
同じ場面をもう一度試そうとしても、次の来店や内見までには間が空きます。その間は追客の連絡や書類の確認に時間を取られ、練習だけが案件の合間に置き去りになってしまうのが現実です。
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。
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。
断られる場面こそ、本番の前に体験できます
あらかじめ設定できる断りの場面
一度見送りになった場面を、次の面談を待たずに何度でも試せます。UMU AIロープレでは、資金計画への迷いや他の物件との比較といった断りの場面をあらかじめ設定でき、AIが顧客役として、話し方に応じて反応を変えながら受け答えします。同僚相手では出てこない沈黙や問い返しも、安全な場で先に体験できます。
どこで止まったのか、その場で分かります
面談直後の段階別フィードバック
面談のどこで止まったのかを、感覚ではなく手順に沿って確かめられます。UMU AIロープレでは、練習が終わった直後に、導入・ヒアリング・提案・反論対応といったプロセスごとの評価と、次に何を直せばよいかという具体的な改善案をその場で確認できます。「もう少し丁寧に」で終わる振り返りから離れられます。
案件の合間でも、同じ場面を繰り返せます
すき間時間で重ねる練習の回数
気になる場面だけを、次の来店を待たずに何度でも試し直せます。UMU AIロープレはスマートフォンから使えるため、相手の都合に合わせる必要も、順番を待つ必要もありません。移動中や内見の合間に、断られた場面を短く区切って繰り返せます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一という部分で、目標の置き方や気持ちの立て直しは、これまでどおり人の役割です。
難しい場面から先に練習した組織
大手生命保険会社
日本の大手生命保険会社では、対人でのロールプレイに踏み出しにくく、練習の頻度が上がらないという課題がありました(出典:導入企業へのヒアリング)。
そこでUMU AIロープレを導入し、拒否への対応やよくある異議への対応を含む5つの学習カテゴリーと10項目の主要営業スキルを、練習シナリオに組み込みました。
その結果、営業担当者と管理職の双方を対象に20以上のシナリオを展開し、時間や場所に縛られない対話型トレーニングを実現しました(出典:導入企業へのヒアリング)。
500店舗超の高級アパレル
高級アパレル分野で国内外100都市以上に500店舗超を展開するグループ企業では、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、地域や店舗をまたぐ販売スタッフが同一のシナリオライブラリで練習し、練習後には即時のスコアとフィードバックを確認できる体制を整えました。
その結果、会員獲得率は前年比42%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。