製品
商談を終えた直後に、営業マネージャーがメンバーと1on1で振り返りを行い、気づきをその場で引き出しているシーンです。

営業コーチングを重ねても、メンバーの行動が変わらない理由

週に一度の1on1で商談を振り返っていても、翌週にはメンバーが同じ場面でつまずくことがあります。営業コーチングの回数を増やしても現場の動きが変わらないとすれば、原因はマネージャーの熱意や時間の不足ではありません。指摘した内容をメンバーが試せる場が、1on1と商談の間に用意されていないのです。

1on1の指摘は、なぜ翌週に残らないのか

指摘の後に、試す場がない

商談に同行して気づいた点をその場で伝える指導は、営業マネージャーの多くが日常的に続けています。ただ、伝えた内容がメンバーの行動に変わるまでには、いくつもの隔たりがあります。1on1で共有できるのは、商談が終わったあとの解釈です。顧客が言葉を挟んだ瞬間の間合いや、切り返しに詰まった数秒の感覚は、振り返りの席では再現されません。そのため、指摘そのものは正しくても、どの場面でどう言い直せばよかったのかまでは共有しきれません。指摘を受けたメンバーが実際に試せるのは、次の商談を迎えてからです。一週間ほどの空白のあいだに、指摘の細部は薄れていきます。マネージャー自身の時間にも限りがあります。自分の案件を追いながら、メンバー全員の商談を同じ密度で見ることは、現実には難しいものです。こうして、指導の内容は覚えているのに体が動かないという状態が、チームの中で静かに続いていくのです。

時間が空くほど、薄れていく

学んだ内容は、1週間で約70%、1カ月で約87%が忘れられていくとされています(出典:Gartner)。1on1で受けた指摘も同じ経過をたどります。次の商談まで間が空くほど、その場では納得していたはずの指摘が、細部から抜け落ちていきます。

コーチングが行動を変える条件

スキルが身につく道筋

対話のスキルは、聞いて理解した時点では身につきません。声に出して試し、うまくいかなかった箇所を確かめ、少し変えてまた試します。この往復の間隔が短いほど、本番でも言葉が自然に出てきます。指摘と次の実践のあいだが空くほど、身につくまでの道のりは長くなります。

練習が本番につながらない

練習の場をつくっても、相手が同僚では、実際の顧客が見せる戸惑いや反発までは再現できません。そのため、練習では言えた言葉が、本番の空気の中では出てこないという差が残ります。

道具に任せられる範囲

練習の回数と評価の基準は、仕組みに預けられるのでしょうか。マネージャーが担うべき部分と、道具に任せられる部分を分けて考えると、指導の設計は見通しやすくなります。

繰り返し試せてこそ、言葉は身につきます

価格への指摘や競合との比較といった対応の難しい場面をあらかじめ組み込み、安全な環境で切り返しを練習できる画面です。

AI顧客との反復練習

UMU AIロープレを導入することで、AIが顧客役を担います。価格への指摘や競合との比較など、メンバーが詰まりやすい場面をあらかじめ設定できます。相手の予定を押さえる必要がないため、1on1で受けた指摘を、その週のうちに何度でも試せます。

その場で分かるから、次の練習が変わります

一人ひとりの対話内容にもとづいて、改善すべき点と次に取り組む練習をAIが示す診断画面です。

練習直後の個別フィードバック

UMU AIロープレを活用することで、練習が終わった直後に、商談プロセスごとのスコアと具体的な改善点を確認できます。「全体的によかった」で終わらず、どの問いかけが効いて、次に何を直せばよいかが毎回はっきりします。

誰に何を指導すべきかが、数字で見えます

チーム全体の練習データを商談プロセス別に集計し、誰にどの課題を指導すべきかをマネージャーが確認できるダッシュボード画面です。

チーム全体の課題の可視化

UMU AIロープレを活用すると、チームの練習データが商談プロセス別に集まります。どのメンバーがどの場面で課題を抱えているかを、1on1の前に確認できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までです。目標の設定や動機づけは、人が担う部分と言えます。

すでに指導の土台を変えた企業があります

製薬分野のグローバル大手企業

製薬分野のグローバル大手企業で、営業チームのマネージャーがAIとの模擬対話を通じて1on1コーチングの進め方を練習しているシーンです。

製薬分野のグローバル大手企業では、全国に分散する営業担当者への1on1が、経験と勘に頼りがちでした(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、練習の結果をマネージャーがダッシュボードで確認できる体制を整えました。

その結果、オンラインで練習したグループの業績がオフライン研修のグループを上回り、データを踏まえた1on1へと指導の形が変わりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

食品スーパーの大手企業

食品スーパーの大手企業で、従業員が集合研修に頼らず、屋外のベンチでタブレットを使い接客対応の基準を練習しているシーンです。

全社員3,300名を対象とする食品スーパーの大手企業では、クレーム対応の指導が店舗ごとの経験に委ねられていました(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを導入し、集合研修とAIとの対話練習を組み合わせた形に切り替えました。

その結果、対応が難しい顧客との会話を、集合研修の日程を待たずに繰り返し練習できるようになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

資料をダウンロード デモを予約する

UMUが選ばれる理由

28,000社突破
国内導入企業
1億人超
世界203カ国でユーザー
100社が導入
Fortune 500企業
約5,000製品中で1位
ITreview Best Software in Japan 2022
UMUとは
2015年に設立されたグローバルAIソリューションカンパニーです。AIを活用したオンライン学習プラットフォーム「UMU」を核に、学術的な根拠に基づいた実践型AIリテラシー学習プログラム「UMU AILIT(ユーム エーアイリット)」、セールスイネーブルメントソリューション「UMU AIロープレ」などの提供により、AI時代の企業や組織における学習文化の醸成とパフォーマンス向上を支援しています。
導入実績
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
従業員1,000名以上の大企業を中心に、営業教育や新入社員研修で導入が拡大
導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
セキュリティ・コンプライアンス
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
ISO/IEC 27017:クラウドサービスに関する情報セキュリティ管理策
SOC 3:トラストサービス規準報告書
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
ISO/IEC 27701:プライバシー情報マネジメントシステム (PIMS)
GDPR:EU一般データ保護規則
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
資料をダウンロード