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営業ヒアリング研修を終えた後も、商談の場で次に確かめる内容がすぐに出てこない営業担当者のシーンです。

営業ヒアリング研修、講義の後に何を確かめるか

営業のヒアリングは、質問の型を覚えるだけで身につくものではありません。研修を終えた後も、顧客の話をどこまで掘り下げるかの判断は、商談ごとに変わります。実施の記録からは、その判断ができるかどうかまでは読み取れないのです。

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営業ヒアリング研修の組み立て方

扱う商談の局面から決める範囲

営業ヒアリング研修で最初に決めるのは、講義で扱う質問の種類ではなく、自社の商談のどの局面を対象にするかです。初回訪問で相手の現状を確かめるときと、提案の前に決裁の条件や社内の合意状況をすり合わせるときでは、必要な問いも、聞き逃したときの影響も異なります。対象の局面を先に絞り込むと、扱う内容の量と順序が定まるのです。受講者にとっても、自分が担当する商談と結びつけて受け取りやすくなり、講義の内容を日々の活動に引き寄せて考えられます。

学習の過程に残る判断の履歴

もう一つは、研修を終えた後に習得をどう確かめるかという観点です。受講後の満足度アンケートは、研修の受け止め方を知る手がかりにはなりますが、商談の場で適切な問いを選べるかどうかまでは示しません。学習の途中に、顧客の状況を提示して次に確かめるべき内容を選ぶ機会を置くと、どの状況で受講者の判断が分かれたのかが履歴として残ると言えます。設計の段階で、この確かめ方まで含めて決めておくことが、研修後のフォローを組み立てるときの判断材料になります。

実務との差が残る3つの理由

質問例にとどまる研修コンテンツ

研修部門が用意する研修コンテンツは、汎用的なヒアリング項目や質問例が中心になりがちです。自社の顧客がどの段階で迷うのか、営業部門がどの情報を優先して確かめているのかは、現場の担当者の中にとどまります。そのため、研修の内容と実際の商談の間には差が残ると言えます。

視聴だけで終わる受講

動画やスライドを一通り視聴すれば修了できる進め方では、受講者が自分で問いを組み立てる機会がほとんどありません。説明を理解したという感覚と、顧客を前にして次の一手を選べることの間には隔たりが残ります。商談の場で言葉が出てこない背景には、この隔たりがあるのです。

修了率にとどまる研修後の数字

研修の後に手元に残るのは、受講率、修了率、最終テストの得点です。これらの数字からは、誰がどの論点でつまずいたのかまでは分からないため、フォローの対象を絞れないまま、次の研修でも全員に同じ内容を配ることになり、経営層に示せるのも実施の回数と人数にとどまります。

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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講師の視点から、営業部門との合意へ

文書のアップロードからアウトラインの作成まで、コース作成の流れを確認できる画面です。

要件とアウトラインの合意形成

この段階で参考になるのがUMU AGL(AI Generated Learning)です。AIを使って社内文書をインタラクティブなコースに変換し、コースの作成と、受講者一人ひとりの学習体験の両方を支えます。要件の整理、アウトラインの作成、学習設計という各段階で、営業部門の担当者と内容をすり合わせながら進められるのです。扱う商談場面や重視する判断の基準を作成の途中で取り込めるため、完成してから差し戻す手戻りも、その分だけ抑えられます。

学習の途中に置く回答と判断の機会

説明の合間に設問へ回答しながら、自分の言葉で理解を確かめられるインタラクティブな学習画面です。

答えながら進むインタラクティブ学習

コース内容が商談の実態に近づいても、読むだけでは商談で引き出せる形になりにくいのです。UMU AGLは、ナレッジカード、インタラクティブクイズ、実際のケースに沿ったシミュレーションを内容の切れ目に配置し、受講者が設問に答え、要点を自分の言葉で言い直し、状況に応じて次に確かめる内容を選ぶ機会をつくります。説明の途中で疑問が出たときは、その場で質問でき、AIが答えた後に解説へ戻ります。理解のズレを抱えたまま先へ進むことも減らせると言えます。

学習ポイント単位で残る習得の差

学習ポイントごとの習熟度と、チームの強みと弱みを一覧で確認できるレポート画面です。

学習ポイント単位の習熟度レポート

学習の進め方を変えても、誰がどこまで理解したかは学習の完了記録には表れません。UMU AGLは習熟度を学習ポイント単位で数値化し、個人の学習パスマップと、チーム単位の学習効果レポートにまとめます。回答が分かれた設問や質問が集中した内容が残るため、次に補う範囲を学習ポイント単位で絞り込めるのです。商談場面から内容を決めること、学習の過程に回答と判断を組み込むこと、習得の差を把握すること。この3つで、実施の記録から習得の確認へ進みます。

社内の資料を学習に変える2つの使い方

セールスイネーブルメント

営業担当者が対話形式のコースで、製品知識の理解を確かめているシーンです。

新製品のリリース時に配布する製品資料や想定問答をUMU AGLでコースに構成すると、営業担当者は製品の価値を自分の言葉で説明し、よくある質問に答えながら、実際の顧客対応に近い状況で判断を練習できます。

事業部門の責任者は、顧客と向き合う前の段階で、理解のズレを一部把握できるのです。ただし、学習の記録が成約率の向上まで示すものではありません。

営業職の新入社員研修

新入社員が学習の道筋を確認しながら、職務に必要な知識を学んでいるシーンです。

営業職の新入社員が学ぶ製品知識や商談プロセスの資料をUMU AGLでコースに構成すると、読み進めるだけでなく、質問に答え、具体的な顧客の状況の中で判断しながら学習を進められると言えます。

管理者は、学習アクティビティごとの完了状況とパフォーマンスを確認できます。ただし、その記録が、単独で商談を任せられる状態まで示すものではありません。

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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
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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
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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
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