営業の練習相手を頼むとき、詰まった場面を選べていますか
営業の練習相手をお願いするとき、相手の時間をいただくことになります。ですから、頼む前に「これは頼むほどの内容か」と一度考えます。ところが一番練習したいのは、この前の商談で言葉が止まった場面です。その場面を頼むには、詰まったこと自体を先に自分から話す必要があるのです。
なぜ、詰まった場面ほど練習しにくいのか
練習の量は頼みやすさで決まります
営業の練習相手を先輩や同僚にお願いするとき、こちらは相手の時間をいただくことになります。実際の商談を知っている人からの助言には、置き換えのきかない価値があります。取引先の癖も、社内の決裁の流れも知ったうえで返ってくる一言。それは、その人にしか出せないものです。だからこそ頼む側は、声をかける前に「これは相手の時間を使うほどの内容か」を一度考えます。ここで一つのずれが起きます。一番練習したいのは、うまくいかなかった場面だからです。たとえば先週の商談で、価格の話になった途端に言葉が止まりました。あの受け答えを、もう一度やり直したいところです。ところがその練習を頼むには、詰まったこと自体を先に自分の口から説明しなければなりません。説明の手間そのものは小さなものです。それでも、限られた時間の中で動いている相手に何度もお願いを重ねるうちに、頼む回数のほうを自分で調整するようになります。その結果、練習の量が、ご自身が抱える課題の大きさではなく、頼みやすさの側で決まっていくのです。
社内の相手には説明が省けます
もう一つ、社内で練習相手を探すときに残る条件があります。同じ会社の人は、こちらの商材を知りすぎています。専門の言い方も、価格の考え方も、相手はすでに持っているからです。説明を省いても話が通じてしまい、本番で必要になる「前提を知らない相手に伝える」部分が、練習から抜け落ちます。知らないふりをしてもらうこともできますが、今度は返ってくる反応が本物ではなくなります。社内の方にお願いするという形には、このどちらかが残ると言えます。
練習相手に何を求めているのか
練習したい場面を、事情の説明なしにそのまま始められることです。詰まった商談の話を誰かに打ち明けてから練習に入る、という順番が要らなくなれば、一番苦しかった場面から手をつけられます。頼む前の一手間がなくなるだけで、練習の入口が変わります。
こちらの商材を知らない相手として応じてくれることです。専門の言い方が通じない前提で説明を組み立て直す作業は、社内の相手とではどうしても省かれます。本番の商談で最初につまずくのは、多くの場合この部分なのです。
同じ場面を何回繰り返すかを、ご自身が抱える課題の大きさに合わせて決められることです。三度で足りる場面もあれば、十度重ねたい場面もあります。こうした条件を同時に満たす練習相手を、どこに求めればよいのでしょうか。
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。
詰まった場面から練習を始められます
一人で始められる対話練習
UMU AIロープレでは、AIが顧客役を務めます。誰かに予定を尋ねる必要も、詰まった経緯を先に説明する必要もありません。スマートフォンを開けば、先週うまく運べなかった場面からそのまま練習に入れます。評価する視線がない場所で試せるため、言葉が出てこなかった受け答えを、納得がいくまで作り直せるのです。
前提を知らない相手と練習できます
設定できるAI顧客像
AIの顧客像は、職種や性格、話し方、背景まで自由に設定できるのが特徴です。自社の商材をまったく知らない相手、こちらの説明を専門用語ごと聞き流す相手など、社内では再現しにくい前提を持たせられます。前提の共有がないところから説明を組み立てる練習を、本番の商談に出る前に重ねられます。
練習の回数も中身も自分で決められます
練習ごとに残る評価レポート
同じ場面を何回繰り返すかは、相手の都合ではなくご自身の判断で決められます。練習が終わるたびに、導入から異議対応までのどこで受け答えが崩れたのかを、項目ごとに確認できます。AIが担うのは、反復練習の場と評価の言語化までです。取引先の事情を踏まえた助言や、次に何を狙うかの判断は、これまでどおり先輩や上司の役割として残ります。
相手役の日程を待たずに練習した事例
体外診断業界のリーディング企業
欧州に本社を置き、グローバルに事業を展開する体外診断業界のリーディング企業では、5名の研修担当者が1,500名の営業担当者の能力認定を担っていました。認定は2名が向かい合う模擬訪問で行われ、四半期に1回しか実施できませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。
そこで人による模擬認定の一部をUMU AIロープレで代替し、企業が定めた5つの訪問プロセスに沿った模擬対話を、音声とテキストのどちらでも行える体制を整えました。認定は日程調整を待つものから、準備ができたときに受けられるものへ変わりました。
その結果、能力認定の実施頻度は四半期に1回から随時実施できる形になりました。認定通過者の実訪問における成約率も22.4%向上しています(出典:導入企業へのヒアリング)。
バイオテクノロジー分野の大手企業
グローバルに事業を展開する大手バイオテクノロジー企業では、研修後の評価に主観的な要素が多く、営業担当者が何を身につけ、現場の行動がどう変わったのかを定量的に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、教育・研修から研修後のフォローまでをつなぐ仕組みとして活用し、標準化されたAI評価と、構造化された練習レポートを取り入れました。
担当者からは「他人の時間を使わずに済むのが助かる」「自分のタイミングで繰り返し取り組める」という声が寄せられ、スキル練習から現場での行動変化までの時間的ギャップが短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。