製品
商談後にオフィスで営業マネージャーが担当者に助言しながら振り返りを行っているシーンです。

営業データの本質は、量ではなく再現性

営業データを日々記録していても、商談の勝ち負けを分けている理由までは見えてこない、という現場は少なくありません。活動件数や受注率は把握できても、なぜ売れたのか、どこでつまずいたのかという肝心の中身は、数字だけでは語られないのです。

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見るべき営業データの中身

活動データが示すもの

架電数や訪問回数、商談化件数といった活動データは、営業担当者がどれだけ動いているかを映し出します。稼働量を把握するうえでは有効ですが、これだけでは商談の中身までは分かりません。

商談データが示すもの

提案内容への反応や価格交渉で出た発言、失注理由といった商談データは、商談の質を映し出すデータです。どの場面で流れが止まったのかが見えてくるのは、こちらの情報からです。

データが増えても差が消えない理由

根拠となるデータがなく、あいまいで抽象的な結論だけが残る、主観的なフィードバックの様子を描いたイラストです。

件数は差を説明しない

商談の件数や活動量が同じでも、成果には差が出ます。件数という指標は、営業担当者が何をどれだけ行ったかを示しますが、なぜ差がついたのかまでは説明してくれません。

基準がなければ比べられない

商談の良し悪しを判断する基準が組織内で共有されていないと、フィードバックは担当者ごとの感覚に頼らざるを得ません。同じ場面を見ても、評価する人によって指摘が変わってしまうのです。

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。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です
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不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
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新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
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データを見る時間が確保できない

コーチングの依頼や評価シートに埋もれ、疲れ切った表情を浮かべるマネージャーの様子を描いたイラストです。

記録作業が後回しになる

商談後にその場でメモを残せればよいのですが、次の商談や社内対応に追われ、記録は後回しになりがちです。時間が経つほど、記憶に残る情報は薄れていきます。

比較する時間が足りない

仮に記録が残っていても、担当者ごとの商談を横並びで比較し、傾向を読み取る作業には、まとまった時間が必要です。案件管理や会議に追われるマネージャーには、その時間を確保しにくいと言えます。

AIとの実践練習が記録として残る仕組み

練習するたびに記録が残る

AIシミュレーションロールプレイでは、話した内容や対応の流れがそのままログとして残ります。マネージャーが同席してメモを取らなくても、練習後にその中身を確認できるようになります。

同じ基準で比較できる

AIとの練習は、あらかじめ設定した場面や評価の観点に沿って進みます。担当者ごとに条件がそろうため、記録を横に並べて比較しやすくなるのです。

コーチングの場面で活きる練習データ

構造化されたレポートとお手本となる動画が、改善への道筋を照らしている様子を描いたイラストです。

1on1前に流れを掴む

1on1を控えた営業マネージャーが、対象の担当者が直前に行ったAIロールプレイの記録に目を通し、価格交渉の場面で言葉に詰まっていたことに気づきます。当日の面談では、その場面から会話を始められるようになるのです。

拠点をまたいで傾向を掴む

複数の拠点を担当するマネージャーが、各担当者のAIロールプレイの記録を横断的に確認したところ、特定の場面でつまずく担当者が一人だけではないことが見えてきました。個人の癖ではなく、チーム共通の課題として対応を検討できます。

まとめ

件数だけでは見えないもの

活動量を示すデータは重要ですが、それだけでは商談の質やつまずきの原因までは分かりません。

比較には共通の基準が要る

同じ基準で記録が残ってはじめて、担当者同士の商談を比較し、傾向を読み取れるようになります。

AIとの練習なら記録が自然に残る

AIを使った実践練習であれば、話した内容がそのまま記録として残るため、比較のための時間を新たに割く必要が少なくなります。

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)
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