不動産売買で身につけた営業知識が、商談で活きない理由
「相場も住宅ローンの仕組みも頭に入っているのに、内見のあとお客様から『もう少し考えます』と言われると、そこで会話が止まってしまう……」。資金計画や周辺環境の説明はひととおり答えられるのに、お客様が本当に迷っている点に踏み込もうとすると、言葉が出てこない。そんな経験はありませんか。覚えた知識が商談で活きないのには、構造的な理由があります。
差がつくのは6領域のうち1つ
不動産売買で必要な6領域
不動産売買の営業知識は、大きく6つの領域に分かれます。物件と周辺環境、相場と査定、住宅ローンと資金計画、契約と手続き、税金と諸費用、そしてお客様の状況を読み取るヒアリングです。物件では日当たりや管理状況まで踏み込んで説明します。相場では近隣の成約事例をもとに価格の根拠を示し、資金計画では月々の返済額と諸費用を含めた総額を整理します。契約と手続きは、媒介契約から重要事項説明、引き渡しまでの流れをお客様に案内する領域です。6つは、物件を知る、お金を知る、お客様を知る、という順に並び、売買仲介の営業知識の骨格になると言えます。ただし、この6つが同じやり方で身につくわけではありません。
座学では埋まらない領域
物件から税金までの5つは、資料と研修で覚えられます。覚えたかどうかもテストで確かめられます。ところがヒアリングだけは、覚えて終わりにできません。相手の反応に合わせて、その場で質問を組み替える動作だからです。お客様が「もう少し考えます」と言ったとき、資金の不安なのか、家族の合意がまだなのか、他社の物件と迷っているのか。同じ言葉の裏にある事情は毎回違います。だからこそこの領域は、知識量よりも練習量で差がつくのです。そして難しいのは、その練習の場をどうつくるかにあります。
ヒアリングの練習が定着しない3つの原因
不動産会社の新人研修では、物件知識や契約の流れを覚える時間は確保されています。一方で、覚えた内容を声に出して人に説明する時間は、ほとんど組み込まれていません。営業担当者は反響対応と追客に追われ、練習はどうしても後回しになってしまいます。
数少ない練習の相手は、先輩や同僚です。相手も物件も相場も知っているため、質問は要点だけで進みます。そのため、内見のあとにお客様が言いよどみ、決め手を口にしないまま帰られる、あの状態までは再現しきれません。
練習後に返ってくる言葉は、「悪くなかった」「もう少し自然に」といったものになりがちです。その結果、どの質問が浅かったのか、資金の話に入る順番は適切だったのかが分かりません。次の練習でも、同じ進め方を繰り返してしまいます。
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。
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すき間時間でも、練習の回数は増やせます
一人で始められる練習環境
反響対応の合間や帰社後の10分でも、その場で1本の商談を通して練習できます。UMU AIロープレでは、AIがお客様役を務めるため、先輩の予定を押さえる必要がありません。スマートフォンから何度でもやり直せるので、うまく話せなかった場面だけを、その日のうちに繰り返せます。
お客様の本音は、質問でしか引き出せません
質問で初めて見えるお客様の事情
AIのお客様役には、住み替えを急ぐ共働き世帯、資金計画に不安を抱える初めての購入者、利回りを重視する投資目的の買主など、性格も判断軸も異なる人物を設定できます。さらに、適切な質問を投げたときだけ明かされる事情をあらかじめ仕込めるため、聞き方を変えないと話が前に進みません。
どの質問が浅かったか、すぐ分かります
対話直後に出る段階別の評価
練習が終わった直後に、導入、ヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングという段階ごとの評価が並びます。点が伸びなかった段階と、その理由が文章で示されるため、「もう少し自然に」で終わりません。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、お客様との関係づくりは担当者の役割です。
高単価商談を担う組織の実践
知識先行だった営業組織
日本大手の生命保険会社では、研修が商品知識と資格取得に偏り、お客様との距離の縮め方を訓練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、反復練習できるシナリオに置き換えました。
全国に分散する営業職員が場所を問わず対話型のトレーニングを行えるようになり、お客様へ自信をもって説明できる人材の育成を進めている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)。
高単価商材の販売現場
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、新人の販売スタッフに高額商材の顧客と対話した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、顧客層の特徴に合わせた複数のAI顧客タイプを設定し、練習ごとに即時のスコアと改善点を確認できるようにしました。
その結果、接客の進め方を短期間で修正できるようになり、導入当年の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)。