その営業マネージャーの育成、部下の商談に何を言えますか
営業マネージャーの育成では、プレイヤーとして残した数字が最初の手がかりになります。しかし、自分で商談を進める力と、部下の商談を見て次の一言を選ぶ力は、別の技術です。昇格の前後で確かめたいのは、後者を練習の対象にできているかどうかなのです。
昇格を決めるとき、なぜ数字に寄るのか
見えているのは自分で売った実績
営業マネージャーの育成を設計する立場から見ると、登用の入口で手元にある情報は限られています。本人が担当した案件の数字、達成率、顧客からの評価。どれも本人が自分で商談を進めた結果と言えます。例えば、四半期の目標を続けて超えてきた担当者を、次のマネージャーに引き上げる場面。そのとき判断の材料になるのは、本人がプレイヤーとして残した記録だけです。ところが、着任後に求められるのは、まったく別の仕事。部下が同席した商談で何が起きたかを聞き取り、どこでつまずいたのかを言葉にして、次に直す一点を絞って渡します。自分ならこう切り返すという答えを持っていることと、それを他人の商談に対して渡せることは、同じではありません。この差は、数字の記録には表れないのです。
指導の対話を練習する枠がない
営業の育成プログラムには、商品説明や異議対応を練習する枠が用意されています。一方で、抜け落ちているのが、部下の商談を振り返る対話そのものを練習する枠。座学で理論を学ぶところまでは進んでも、実際に部下役と話してみる場がないため、着任後の一言目は各自の勘に委ねられます。
営業マネージャーの育成を組み立て直す
昇格の前に練習させるのは、多くの場合、自分の商談です。そこを入れ替えて、他人の商談について話す対話を練習の対象に置くのです。部下がどこで止まったのかを問いで確かめ、次に直す一点を選んで伝えるまでを、一続きの動作として繰り返します。
対話の何を良しとするかは、会社ごとに違います。問いの立て方を重く見るのか、伝える内容の絞り方を重く見るのか。軸を決めないまま練習を回すと、上手い下手の印象しか残りません。
練習が終わったあと、何が残るかを決めておきます。誰が何回話したかだけでなく、工程ごとの評価と最初からの伸びが受講者別に残れば、登用を決める会議に持ち込める材料になります。ここが道具に問われる点です。
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。
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。
部下との対話そのものを練習できます
部下役として設定するAI
UMU AIロープレでは、顧客役のほかに、部下の立場で受け答えするAIを設定できます。同席した商談を振り返る場面を再現し、問いかけないと事情を明かさない条件も付けられます。聞き出してから、どこを直すかを選んで伝えるまでを、何度でも試せるのです。
自社の基準に合わせて評価を組めます
評価基準と重みづけの設定
UMU AIロープレを活用することで、工程ごとの評価項目と重みづけを自社の基準に合わせて設定できます。部下の話をどこまで聞けたか、伝える一点を絞れたか。セッション終了の直後に工程別のスコアカードが出るため、印象に頼らず、毎回同じ軸で振り返れるようになります。
登用の判断に使える記録が残ります
初回からの変化の記録
受講者ごとに、初回の点数とその後の伸び幅が自動で残ります。誰がどの工程で伸び、どこで止まっているかを、登用を決める会議にそのまま持ち込めます。AIが担うのは反復練習の相手と評価基準の統一までで、誰を引き上げるかの判断は人が行うのです。
マネージャー自身の対話練習に取り組む企業
糖尿病・免疫領域の製薬大手
この製薬企業では、マネージャーがコーチング理論を学んでも、対話として練習する場がありませんでした(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、代表的な理論であるGROWモデルを対話シナリオに組み込みました。
その結果、経験を積んだマネージャーも、理論を対話として練習できる環境が整いました(出典:導入企業へのヒアリング)。
全国に店舗を持つ眼鏡チェーン
この眼鏡チェーンでは、エリアマネージャーの登用を実績による抜擢から立候補型へ切り替えていました(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、店舗に立つ次のリーダーが場所を問わず対話練習を重ねる環境を構築しました。
その結果、5カ月を経て、感覚に頼っていた指導を言葉と図で筋道立てて伝えられるという声が届いています(出典:導入企業へのヒアリング)。