営業ロールプレイングのシナリオ、断り文句はありますか
営業ロールプレイングのシナリオを用意する段になると、書ける範囲が急に狭くなります。商品資料と報告書の要約は手元にそろっています。けれども、顧客がどんな言葉で断り、どこで話を遮るのかは、商談に出ている担当者の記憶の中にあるのです。
書ける内容は、どこで決まっているのか
手元にあるのは要約です
研修担当者は商談に同席しません。役割の分かれ方としては自然なことですが、その結果、シナリオを書くときに参照できるのは商品資料と報告書の要約に限られます。要約には結論と次の予定が残る一方で、顧客が実際に口にした断り方や、担当者が言葉を探した数秒は残りません。記録の様式がそう決まっているためです。
起こりそうな展開に寄ります
材料がその範囲にとどまるため、書き上がるシナリオも一般的に起こりそうな展開に寄っていきます。価格を指摘され、比較を持ち出され、最後は持ち帰りになります。筋としては通りますが、実際の商談でお客様が使う言い回しとは重なりません。現場に配ると「こんなお客様はいない」という反応が返ってきます。シナリオの出来が悪いのではなく、材料の通り道が用意されていないのです。
言葉を持つ人と書く人が別です
商談の言葉を持っているのは、その場にいた担当者です。シナリオを書くのは研修担当者です。二つの役割が分かれている以上、材料は放っておいても移りません。聞き取りの場を個別に設ければ集まりますが、その都度の依頼になるため、次の更新までに間が空きます。集める仕組みを置くかどうかが、シナリオの中身を左右します。
シナリオの精度は何で決まるのか
本番に近いシナリオが成り立つ条件は、顧客側の言葉がそろっていることです。どんな言い方で断られ、どの質問が返ってくるのか。具体的なほど、練習する側は本番と同じ判断を求められます。
一度書いたシナリオを更新しようとしても、現場で新しく出た断り文句が集まる窓口がありません。個別に聞き取れば集まりますが、依頼と回収を毎回組み立てるため、更新の間隔が開きます。
確かめたいのは、シナリオを速く作れるかどうかではありません。書くための材料が研修担当者の側に集まるか、集まった言葉を次の練習に載せられるか。この二点です。
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。
業種別のひな型から書き始められます
業種別のシナリオひな型
UMU AIロープレには、業種ごとの商談シナリオのひな型が用意されています。研修担当者は、そこに自社の製品名と顧客像を当てはめる形で書き始められます。白紙から想像で組み立てる工程がなくなるため、現場の言葉を足す作業に時間を回せます。
事業部門だけで作って公開できます
コードを書かない設定画面
設定画面は、項目を選んで組み合わせる操作だけで進みます。IT部門に依頼せず、研修担当者が顧客像や場面を自分で組み立て、その場で公開できます。現場から新しい言い分が出たとき、翌週の練習に間に合う形で反映できるようになります。
現場で出た断り文句を足していけます
異議パターンの登録
実際の商談で言われた断り文句は、異議のパターンとして登録できます。登録した内容をAIが会話の途中で持ち出すため、担当者は同じ場面を繰り返し練習できます。AIが担うのは練習相手と評価の部分であり、どの場面を練習に載せるかを決めるのは、引き続き研修担当者の役割です。
現場の言葉を練習に取り込んだ企業
外資系の大手生命保険
外資系の大手生命保険会社では、新人育成が支社ごとに進み、指導の基準に差が出ていました(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、成約に至った受講者の練習記録を、次の新入社員の学習コンテンツに組み込みました。
その結果、3カ月後にはAI練習を行っ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)。現場のやり取りが次の教材になったのです。
500店舗超の高級アパレル
500店舗超を展開する高級レディースアパレルグループでは、新人スタッフに高級顧客層との対話経験が不足していました(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、実際に来店する顧客像に合わせて、外資系企業の役員やファッションバイヤーなど複数のAI顧客を設定しました。
その結果、導入当年の大型セールでは自社チャネル経由の売上が前年比90%以上増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。実在する顧客像を相手にした練習が、接客の質を変えたと言えます。