賃貸営業の成約率は何を分母にしていますか
賃貸営業の成約率をもう少し上げたい、という話は店舗でよく出ます。ただ、その率の分母が何を指しているかまで決まっている職場は、意外と多くありません。反響の数を分母にするのか、来店の数にするのか、内見まで進んだ数にするのか。選び方によって、同じ数字が示す意味は変わります。だからこそ、改善の手を打つ場所を見誤らないために、まず分母を決めるところから始めるのです。
成約率の話は分母で決まります
成約率を左右する分母の置き方
賃貸営業の成約率という数字を左右しているのは、接客の巧みさよりも先に、何を分母に置くかという決め方です。反響、つまり問い合わせの数を分母にすれば、その率は入り口の質と一次対応の速さを映します。来店の数を分母にすれば、来店時の聞き取りがどこまで踏み込めたかを表します。内見まで進んだ数を分母にすれば、物件を見たあとの詰め方が数字に出ます。分子にあたる成約の件数が同じでも、分母が変われば、率が示す意味も、改善を担当する場所も入れ替わります。そのため、数字を比べる前に、どの分母で数えているのかをそろえておく必要があります。ただ、分母を決めるだけでは、まだ足りない部分が残るのです。
改善の負担が接客に偏る理由
分解しないまま「成約率を上げよう」とだけ伝えると、現場の担当者は接客の努力だけを求められることになります。ところが実際には、反響の集め方や物件の出し方に原因があり、来店の段階に届く前で数が落ちている場合もあります。どの段階で落ちているのかを見ないまま声をかけ続けても、担当者は打ち手を選べません。難しいのは、落ちどころを段階ごとに切り分け、そこに合う練習や運用の見直しにつなげることです。
段階ごとに見直すときの難点
案件は、反響への一次対応、来店時の聞き取り、内見のあとの詰めという段階を踏んで進みます。ところが、どの段階で話が止まったのかは担当者の記憶に残るだけで、店舗として振り返れる形にはなっていません。落ちた段階が分からないまま、次の案件へ移ってしまいます。
だからこそ集合研修では、はじめの挨拶から一巡を通しで演じる形になりがちです。内見のあとの詰めだけを重ねたい担当者も、順番どおりに進めることになり、課題の段階に時間を割けません。店舗を空けられない事情も重なり、練習の回数そのものが増えません。
その結果、振り返りの言葉は「もう少し丁寧に」といった全体の印象にとどまります。どの段階の、どの受け答えを直せばよいのかが分からないため、次の練習でも同じ進め方を繰り返してしまいます。落ちどころは、前回と同じ場所に残ったままです。
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
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止まった段階が、練習のたびに分かります
段階ごとに残る対話の記録
反響への一次対応から内見のあとの詰めまで、練習した対話は段階ごとに記録とスコアとして残ります。UMU AIロープレでは、自社の接客の流れをそのまま段階として設定できるため、どこで話が止まったのかを、練習のたびに同じ物差しで確認できます。
課題の段階だけを、何度でも練習できます
すき間時間で重ねる段階別の練習
内見のあとの詰めだけを重ねたい日は、その段階だけを選んで練習できます。UMU AIロープレはスマートフォンから使えるため、店舗を空けられない日でも、来店の合間や移動中に回数を重ねられます。相手の予定を押さえる必要がないため、一日に何度でも取り組めます。
直すべき受け答えが、その場で分かります
対話直後に届く段階別の評価
練習が終わると、段階ごとのスコアと、次に直す受け答えをその場で確認できます。「もう少し丁寧に」という印象の言葉ではなく、どの段階のどの発言が課題だったのかが示されるため、次に狙う場所を自分で決められます。AIが担うのは反復練習と評価基準をそろえるところまでで、目標の設定や動機づけは、引き続き店長やマネージャーの役割です。
段階ごとに見直した営業チーム
体外診断分野の大手企業
体外診断分野の大手企業では、5名の研修担当者が1,500名の営業担当者の育成と能力認定を担い、認定は四半期に1回しか実施できませんでした（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、自社で定めた5つの訪問プロセスに沿って段階ごとに採点し、構造化されたフィードバックをその場で返す仕組みを整えました（出典：導入企業へのヒアリング）。
その結果、認定は準備ができ次第いつでも受けられる形に変わり、認定通過者の実訪問における成約率が22.4%向上しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
子ども靴ブランドの小売企業
複数の子ども靴ブランドを展開する小売企業では、本部が販売施策を用意しても店舗ごとに接客の入り方がそろわず、キャンペーンの売上目標を達成できていませんでした（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、来店から購買の決定までの流れを対話型のシナリオとして再現し、迷っている顧客や価格に敏感な顧客への応対を店舗をまたいで練習しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
その結果、導入後初回の大型セールで売上目標の達成率が128%となり、前払い型の会員数は前年比28.1%増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
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