その営業ロープレ、生成AIが作る相手をもう一度出せますか
生成AIで営業ロープレの相手役を用意できても、前回と同じ相手をもう一度呼び出せないなら、結果は比べられません。相手の条件を固定する設定、シナリオの保存、評価基準の一斉展開がそろえば、練習の記録を突き合わせられます。
生成AIを使う育成で起きる3つの課題
生成のたびに顧客役の役職も懸念も変わるため、同じ課題で練習したはずの受講者を、同じ土俵で見比べられません。
四半期の終わりにもう一度確かめようとしても、前回と同じ条件を指定できないため、本人の伸びを読み取れません。
うまくいった商談の練習を他の拠点にも広げたいところですが、同じ場面が再び現れる保証はなく、共通の教材として定着しません。
生成の強みと育成の要件
生成の次に、固定する工程
相手役をつくる手間は、生成AIで軽くなりました。育成部門が次に求めるのは、同じ条件を指定し直せる状態なのです。UMU AIロープレを活用し、その場面を固定して共通の基準にできます。
同じ相手をもう一度出す設計
UMU AIロープレでは、顧客役の役職や懸念、態度を細かく設定できます。全員が同じ条件で臨むため、結果を横に並べて確かめられます。
効果を確かめたシナリオをテンプレートとして保存し、組織内で何度でも呼び出せます。同じ相手での再挑戦が、いつでも組めます。
合格の要件と評価の観点を一度決めれば、拠点や担当を問わず同じ基準で練習が進みます。育成の水準を、全社で一定に保てます。
UMU AIロープレで相手の条件を固定
役職と懸念を指定した顧客役
顧客役の役職、抱える懸念、対話のときの態度まで、管理画面から細かく指定できます。同じ設定を全員に配布すれば、練習の条件がそろい、結果の差が力量の差として読み取れるようになります。
効いたシナリオを保存して再利用
保存した場面の再実施
効果を確かめたシナリオは、テンプレートとして保存し、組織内で何度でも再利用できます。半年前と同じ相手を呼び出して練習を組み直せるため、本人の伸びを同じ条件のもとで確かめられます。
同じ評価基準を全拠点に展開できます
拠点をこえた基準の統一
トップ営業の話し方や必須の説明を評価基準に組み込み、拠点を問わず展開できます。AIの手が及ぶのは条件の出し直しと採点の一定化までで、どの場面を必ず練習させるかは育成部門が決めます。
同じ条件の練習を重ねた3業種
循環器領域のグローバル企業
全国に散る営業組織で、指導の手が回りませんでした。
UMU AIロープレを、集合形式の練習の一部に充てました。
その結果、オンライン中心の群が対面中心の群を上回りました（出典：導入企業へのヒアリング）。
国内で生命保険を営む大手企業
対人の練習に緊張があり、回数が伸びませんでした。
UMU AIロープレで、断りの場面の受け答えを重ねました。
練習への気後れが薄れ、続けて取り組む状態に変わりました（出典：導入企業へのヒアリング）。
子ども靴を展開する小売企業
店舗ごとに接客の指導が店長任せになっていました。
UMU AIロープレで会員案内と関連提案を練習しました。
その結果、関連提案の力が高まり平均客単価が伸びました（出典：導入企業へのヒアリング）。
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