営業のフロントトークを、手応えではなく材料で測る
よく話してくれたという手応えがあっても、数週間後には提案が止まり、条件の話から先へ進みません。条件を変えた再現と、面談直後に返る評価、回ごとの推移がそろえば、結果を待たずに前半で何を受け取れたかを確かめられます。
手応えの裏で起きていること
入り方を変えて試したくても、同じ相手との初回は一度しかありません。前半をやり直せる場が、日々の商談の中にはないのです。
営業担当者にとって、面談直後の振り返りは「悪くなかった」で終わりがちです。何を受け取り損ねたのかは、その場では言葉になりません。
社内の検討が進まないと分かるころには、前半のどの場面でつまずいたのかを、記憶からたどり直せなくなっています。
評価軸を、受け取りの側から見直す
うまく話せたかは基準になりません
営業チームの手元に残るのは、前半の手応えだけです。足りないのは、後半で使う材料を受け取れたかを判定する物差しです。UMU AIロープレにより、その物差しを練習の側に持てるのです。
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。
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。
前半を、練習の側でやり直す
UMU AIロープレを活用し、相手の性格や懸念を設定し直せます。同じ場面に何度も入り直し、当たり外れを商談前に見極められます。
判断基準を聞き出せたか、次の面談につながったかを配点に組み込めます。話し方の印象ではなく、材料の有無で振り返れます。
回ごとのスコアが商談の段階別に残るため、結果が出るまで待たずに、前半の入り方が変わってきたかを確認できるようになります。
UMU AIロープレで場面を組み替え
条件だけを変えた再現
役職や性格、懸念点、想定される反論を項目ごとに設定できるため、相手を変えずに入り方だけを差し替えた再現を積めます。現実では一度きりの場面を、条件違いで何通りも試せます。
何を聞けたら合格かを決められます
自社の基準に合わせた配点
段階ごとに評価項目と重みを設定できるため、判断基準を聞き出せたか、次の面談を取れたかを高く配点できます。採点の根拠が見えるため、練習が終わった時点で何が足りなかったかが分かります。
回ごとのスコアを段階別に記録
結果を待たずに追える伸び
初回のスコアから最も高いスコアまでの推移を、商談の段階や反論の種類ごとに分けて追えます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一という部分で、相手を見極める判断は担当者の役割です。
業種を問わず前半の練習に活用
日本市場で展開する製薬企業
日本市場で事業を展開する製薬企業では、若手MRが同行訪問でしか実践を積めず、前半の入り方を試す機会が限られていました（出典：導入企業へのヒアリング）。
そこでUMU AIロープレを活用し、若手MRが安全な場で訪問の入り方を高い頻度で練習できる体制を構築しました。
医師との対話型面談の回数がMRの業績を予測する先行指標であるという考え方に沿って前半を測り直した結果、研修後7〜9カ月の医師との対話型面談回数が、研修前比で約2倍に増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
生命保険分野の外資系大手企業
新人育成が支社ごとに任され、指導の基準がそろわないまま、前半の進め方が個人差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ロープレを活用し、支社ごとのOJTと並べたABテストとして、同じ基準で練習と評価を回しました。
その結果、3カ月後にはUMU AIロープレで練習したグループの顧客向け提案数が30%増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。同じ基準で練習を回せるアカウント数も、2,000から7,000超へ拡大しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
通信分野の全国店舗運営企業
店舗網の拡大で採用が増え、従業員6,000名規模の組織で、新人スタッフの立ち上がりを早めることが急務でした（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、接客とコンプライアンスを一つの場面に組み込んだ対話練習を導入しました。
その結果、新入社員が独り立ちするまでの期間が、従来の1カ月以上から1カ月未満に短縮されました（出典：導入企業へのヒアリング）。コンプライアンス研修サイクルも、2カ月から1カ月に短縮されました（出典：導入企業へのヒアリング）。
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