その営業のヒアリング研修、先輩が先に答えを話していませんか
営業のヒアリング研修でロールプレイングを組むと、練習の相手を務める先輩や同僚は、その商談の答えをすでに知っています。だから聞かれる前に必要な情報まで話してしまい、受講者は聞き出す動作を練習しないまま終わります。つまずきの原因は、質問の数や種類ではないのです。
なぜ練習では聞き出せてしまうのか
答えを知っている側
ヒアリングのロールプレイングで顧客の役を引き受けるのは、同じ組織の先輩や同僚です。その人は受講者が聞き出すべき情報を最初から把握しているため、質問される前に予算の事情や社内の力関係まで説明してくれます。うなずきながら想定どおりの提案までたどり着く受講者と、成立しているように映る対話。ところが本番の相手は、こちらの都合に合わせて話を整えてはくれません。まだ言いたくないこと、言葉になっていない不満、社内で決まっていない事情を抱えたまま、当たり障りのない受け答えが返ってきます。練習で身についたのは、相手が差し出した情報を受け止める動作だったと言えます。本番で必要になるのは、相手が黙っている部分を見立てて、質問で確かめていく動作なのです。
リストを読み上げるだけの練習
不足を補うために質問リストを配ると、今度はリストを順に読み上げる練習に変わります。全項目を尋ね終えたという達成感。しかし相手は本題に触れないまま終わり、ヒアリングの練習で残るのは項目の消化だけです。相手が何を伏せているのかを見立てる経験は、そこには残りにくいものです。
聞き出す動作はどこで身につくのか
聞き出す動作が育つのは、相手が情報を出し渋る場面に置かれたときです。手元の情報が足りないまま仮説を立て、相手の反応を見ながら次の質問を組み替えていきます。この一連の判断が、ヒアリングの中身にあたるのです。相手が先に説明してくれる場では、この判断が一度も起きません。
営業のヒアリング研修で用意できる練習の相手は、たいてい協力的です。受講者を助けようとして情報を先に渡す、教える側の親切。本番との差は質問の量ではなく、相手が黙る余地の有無に表れます。
答えを先に開示しない相手を、練習の場に用意できるかどうかが分かれ目です。ここがヒアリングのトレーニングを選ぶときの判断軸になります。
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。
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。
聞かなければ話さない相手を用意できます
未開示の前提条件
UMU AIロープレを活用することで、顧客役のAIに隠れたニーズや前提情報を設定できます。受講者には知らされない、条件つきの前提。適切な質問を投げかけたときにだけ、AIがその事情を明かします。どの質問で何を明かすかは、研修担当が決められます。
ヒアリング工程の評価を切り出せます
終了直後に分かれる評点
セッションが終わると、工程ごとのスコアカードをその場で確認できます。ヒアリングの評点が他の工程と分かれて出るため、どこでつまずいたのかが分かります。採点はキーワードの一致ではなく商談の進め方を見るため、次に直す点も具体的に受け取れるのです。
評価の重みは自社で決められます
評価基準の重みづけ
評価の基準と重みづけは、自社の考え方に合わせて設定できます。ニーズの深掘りを最も重く見る配分も選べるのです。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一という部分で、狙いの設定や動機づけは引き続き研修担当やマネージャーの役割です。
相手ごとに練習を分けた企業の例
呼吸器領域の世界的な製薬企業
製品知識のトレーニングは整っていた一方、薬剤部門と診療科の責任者では話すべき内容が異なり、相手ごとの練習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、立場ごとに専用のAIを設定しました。
その結果、相手ごとの聞き出し方を訪問前に確かめられるようになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。
複数疾患領域の世界的製薬企業
各製品ラインのトレーニング講師は3名のみで、人による評価では採点基準にばらつきが出ていました(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、標準化された練習を高い頻度で重ねられる体制を構築しました。
その結果、累計トレーニング参加者数3,662名、累計トレーニング時間281,278時間、一人あたり平均76時間に達し、成績と練習回数の間に明確な正の相関が確認されました(出典:導入企業へのヒアリング)。