製品
営業成績が伸び悩む中、経営層が険しい表情で報告資料を見つめている会議のシーンです。

営業数字管理とは、行動を可視化する仕組み

営業数字管理と聞くと、多くの営業マネージャーが真っ先に思い浮かべるのは、進捗率や達成率をダッシュボードで追いかける作業です。ただ、数字を眺める時間を増やしても、チームの行動そのものが変わるとは限りません。問われているのは、数字の裏にある一人ひとりの商談の中身です。

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追うべきは結果と行動、両方の数字

結果指標は成果の到達点を示す

受注率や案件数、売上目標の達成率といった結果指標は、営業活動が最終的にどこまで到達したかを示す、経営報告に欠かせない数字です。

行動指標は途中の再現性を示す

提案回数やヒアリングの質問数、対応にかかった時間といった行動指標は、商談の途中で何が行われたかを表し、成果につながる型を見つける手がかりになります。

数字が変わらない本当の理由

具体的なデータの伴わない、あいまいな言葉だけのフィードバック画面を表したイメージです。

指標だけでは行動は変わらない

行動指標を集計しても、それだけでは誰がどの場面でつまずいているのかまではわかりません。数字と実際の商談内容を結びつける仕組みがなければ、指標は記録として残るだけにとどまります。

評価が感覚に頼りがち

商談への同行や報告書だけでフィードバックを行う組織では、「もう少し丁寧に」といった感覚的な助言にとどまり、改善点が具体的な行動として共有されにくくなります。

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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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?”
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マネージャーの手が回らない構造

大量のコーチング依頼と評価シートに埋もれ、疲れ切った表情を浮かべるマネージャーを描いたイラストです。

全員分の商談は追いきれない

チームの人数が増えるほど、マネージャーが一人ひとりの商談に同席し、その場でフィードバックを返せる回数には限りがあります。

気づいた頃には手遅れなことも

月次の会議で数字の落ち込みに気づいたときには、すでに複数の商談で同じ対応の癖が繰り返された後という場合も少なくありません。

AIロールプレイが可視化する行動データ

同時に何人でも練習できる

AIが相手役を担うことで、マネージャーが同席しなくても、メンバー全員が同じ場面設定で繰り返し練習できるようになります。

商談ごとの行動が数字に残る

一回ごとの練習内容がデータとして記録されるため、誰がどの場面でつまずいたかを、感覚ではなく数字で把握できるようになります。目標設定やその後の動機づけは、引き続きマネージャーの役割です。

AIとの練習が数字管理に生きる瞬間

レーダーチャートや推移グラフが並び、AIが多角的に営業スキルを診断する画面を表したイラストです。

月次会議前のマネージャー

月次会議を控えたマネージャーが、チーム全員の練習データを確認すると、価格交渉の場面でだけ言葉に詰まる担当者がいることに気づき、その場で個別のフォローを決められます。

新人配属直後の育成局面

配属されたばかりの新人が、商談前にAIとの練習を重ねると、どの段階でつまずきやすいかが早い時点で見えてきて、独り立ちまでの育成計画を具体的に描けるようになります。

まとめ

数字は行動の結果を映す指標

受注率や案件数だけでは、商談の中でどのような対応が行われたかまではわかりません。数字の背景にある行動を見ることが出発点になります。

マネージャー一人では追いきれない

チームの人数が増えるほど、一人ひとりの商談に同席してフィードバックを返す余力には限りがあり、気づきが遅れがちになります。

AIとの練習が個別の行動を可視化

一回ごとの練習内容が記録として残るため、チーム全体のつまずきの傾向を、感覚に頼らずマネージャーが確認できるようになるのです。

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
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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