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会議室で契約条件を一つずつ確認しながら、双方が納得できる合意点を落ち着いて探しているシーンです。

営業交渉の研修で、条件の組み立てまで練習できていますか

営業交渉の研修を毎年実施していても、「もう少し下げてほしい」と言われた瞬間に、その場で答えられず持ち帰る担当者がいます。値引きの可否だけでなく、納期や数量、支払い条件をどう組み合わせれば双方が納得できるのか。その判断の拠り所が、担当者ごとにばらついているのです。

持ち帰りと値引きが増えるのはなぜか

判断の材料が担当者任せになる

交渉の場で問われるのは、話し方の巧拙よりも、自社としてどこまで条件を動かせるかという範囲の把握です。値引きに応じられる幅、納期を前倒しできる限界、数量をまとめたときの扱い、サポート範囲の線引き。いずれも商談に出る前に押さえておきたい情報ですが、多くの組織では担当者が案件ごとに上長へ問い合わせながら進めています。そのため、顧客から条件を提示された瞬間、自分の裁量で答えてよいのかどうかが分かりません。増えるのは、持ち帰りと、その場しのぎの値引き。持ち帰りが重なると、顧客側の検討は間延びします。値引きに流れれば、品質を保てる水準や納期の実現可能性、社内で承認できる範囲といった譲れない線が曖昧なまま合意に進みます。それでは、受注したあとの現場に無理が及ぶのです。営業交渉の研修が話法の練習にとどまりやすいのは、この条件の把握を研修の対象として扱ってこなかったためです。

知識研修だけでは残らない

学んだ内容の70%は1週間で、87%は1カ月で忘れられるという調査結果があります(出典:Gartner)。研修で条件の一覧を配っても、時間が経てば手元に残りません。交渉を伴う商談が毎週あるとは限らない職種であれば、間隔はさらに開きます。一度理解したかどうかではなく、必要な場面で取り出せる状態が保たれているかどうか。ここが成果の分かれ目になると言えます。

交渉力はどこで身につくのか

条件を組み立てる力の育ち方

営業交渉の研修で扱う内容は、条件の幅を知る部分と、その幅の中で組み合わせを選ぶ部分に分かれます。前者は資料を読み込めば把握できますが、後者は、相手の反応を受けて選び直す経験を重ねないと身につきません。実際の商談で経験を積もうとしても、交渉まで進む案件そのものが限られており、担当者ごとに経験量の差が開いていきます。

練習と本番の間にある差

社内のロールプレイングでは相手役が同僚のため、条件を強く押し返される場面が再現されにくくなります。想定どおりに進む練習を重ねても、初めて見る条件の組み合わせを示されたときの対応までは鍛えられません。

練習ツールに何が求められるか

必要なのは、条件をめぐるやり取りを何度でも試せる場と、その判断を同じ基準で見返せる記録です。この二つがそろう環境を研修担当がどう用意するか、ここから具体的に見ていきます。

押し返される場面を、何度でも練習できます

価格や競合比較といった異議をあらかじめ組み込み、対応の難しい場面を安全な環境で練習できるシナリオライブラリの画面です。

条件交渉のシナリオ設定

UMU AIロープレを活用することで、価格や納期をめぐる切り返しを、あらかじめ練習シナリオに組み込めます。AIが顧客役を担い、担当者の答え方に応じて要求の出し方を変えるため、想定どおりに進まない状況をその場で体験できます。上長の時間を押さえる必要もなく、条件の組み合わせを変えながら、納得できるまで繰り返せるのです。

守るべき線を、評価基準に置き換えられます

自社の営業方針に合わせて、各プロセスの評価基準と配点を設定できる評価エンジンの設定画面です。

評価基準と配点の設定

自社の営業方針に合わせて、どのプロセスをどの重みで見るかを設定できます。値引き以外の条件を先に提示できたか、承認範囲を超える約束を避けられたか。組織として守りたい線を採点の観点に落とし込めるため、担当者による判断のばらつきが小さくなります。研修担当が基準を見直したときは、その時点から全員に同じ観点が適用されます。

チーム全体の課題が、データで見えてきます

チームの練習データをプロセス別に集計し、課題のある段階を一目で把握できるマネージャー向けダッシュボードです。

チーム単位の能力ダッシュボード

練習の記録はプロセス別に集計され、どの段階で課題が出ているかをチーム単位で確認できます。個人の課題なのか、育成設計そのものを見直すべき課題なのかを見分けられるのです。ここでAIが担うのは、反復練習の場と評価基準の統一までです。目標をどこに置くか、担当者の意欲をどう引き出すかは、引き続き研修担当やマネージャーの役割になります。

基準をそろえた組織で起きた変化

体外診断分野の世界的大手企業

体外診断分野の大手企業で、医療機器チームが製品説明と臨床コミュニケーションの力をAIコーチングで高めている事例の画像です。

体外診断分野の世界的大手企業では、5名の研修担当者が1,500名の能力認定を担い、実施は四半期に1回にとどまっていました(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、自社が定めた5つの訪問プロセスに沿った練習と採点を、随時受けられる形にしました。

その結果、認定を待つ時間がなくなり、認定通過者の実訪問における成約率は22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

全国展開の通信系販売企業

通信サービスの販売チェーンで、担当者が移動中にタブレットを使い、料金プランの異議対応を練習している事例の画像です。

全国に店舗を展開する通信サービスの販売企業では、出店の加速に採用が追いつかず、新人の早期育成が課題でした(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、接客の進め方と、守るべき手続きの確認を一つの対話シナリオにまとめました。

その結果、独り立ちまでの期間は1カ月未満に短縮され、練習の頻度も上げられるようになりました(出典:導入企業へのヒアリング)。

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UMUが選ばれる理由

28,000社突破
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世界203カ国でユーザー
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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 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
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
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
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
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
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