セールスイネーブルメント施策の対象から、中位層が外れる理由
セールスイネーブルメント施策をいくつも並行して進めていても、成果の報告は成績上位者の事例と、新任メンバーの立ち上がりに偏りがちです。その間にいる中位層は、目立った問題がないように見えるため、施策の優先順位が下がります。ところが、組織全体の数字を動かす人数を抱えているのは、この層なのです。
施策の対象は、どこに寄っているのか
上位と下位に寄る施策の対象
セールスイネーブルメント施策を設計する場面では、手が伸びる方向が二つに分かれます。成績上位者のトークや進め方を型にして共有するか、目標に届いていないメンバーへ個別にフォローを入れるか、そのどちらかです。どちらも成果と課題がはっきりしているため、企画として通しやすく、社内の合意も取りやすいのです。例えば、期の締めの振り返りでは、上位者の商談事例を扱う勉強会と、未達メンバーへの個別面談が議題に並びます。そのどちらのリストにも、中位のメンバーの名前が出てこなかった経験はありませんか。大きな失敗があるわけでも、手本として共有できる型を持っているわけでもありません。だからこそ、施策を企画する段階で優先順位が下がります。
人数の大半は中位層にいます
営業組織では、上位者と伸び悩む層の間の層を、中位層あるいはボリュームゾーンと呼びます。人数の大半が集まるのはこの層で、上位の数人が伸びても合計は変わりません。この層が一段上がったとき、全体の数字が動くと言えます。施策を設計する立場から見ると、対象から外れやすい層が最も人数を抱えている構図です。
何を導入するかより、誰のどの工程か
セールスイネーブルメント施策の対象は、上位・中位・下位にそれぞれ何人いて、どこに手が入っていないかを人数で洗い出して決めます。全員へ一律に実施するのではなく、人数が多い層のどこが弱いのかを先に確かめます。
同じ中位層でも、つまずく場所は違います。アプローチ、ヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングという工程のどこで止まるのかを切り分けると、打つ手が具体的になります。
対象と工程が決まっても、人手だけでは中位層の人数までは手が回りません。同じ基準で全員分の練習と評価を担える道具があるかどうかが、分かれ目です。
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。
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中位層の課題も、面談前に把握できます
個人別のスキル変化の追跡
UMU AIロープレを活用することで、一人ひとりの課題や弱点を商談ステップ別のスコアカードで確認できます。スキルの変化は成長推移データとして残るため、マネージャーは面談の前に客観的なデータを確認し、根拠のある具体的な助言を準備できます。
つまずく工程を、絞り込めます
商談ステップ別の課題の切り分け
ロープレが終わると、商談の工程ごとに採点されたスコアカードをその場で確認できます。キーワードが出たかどうかではなく、その工程で適切な進め方ができていたかを見るため、どこで止まっているのかを工程単位で切り分けられます。
中位層まで、同じ範囲で練習できます
拠点をまたぐ一斉展開
順番待ちが起きないため、拠点や人数の制約を受けずに、中位層まで含めた全員へ同じシナリオを同じ採点基準で展開できます。AIが担うのは反復練習と評価の標準化までで、目標設定や動機づけは引き続きマネージャーの役割なのです。
すでに活用している企業の判断
バイオテクノロジー分野の大手
バイオテクノロジー分野のグローバル大手企業では、トレーニングと業績が分断され、行動の変化を数値で把握しにくい状況が続いていました(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、AIが関わる範囲を「教育・研修」と「研修後フォロー」に絞りました。
その結果、人による評価の主観性が下がり、構造化された練習レポートから行動変容の兆しを確認できるようになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。