セールススキルトレーニングでは二種類のスキルを分けていますか
セールススキルトレーニングの計画表には、性質の違うスキルが同じ行に並んでいます。商品の説明や訪問前の確認項目は、資料と説明で伸びます。一方、何を先にうかがうか、どこで引くかという判断は、選ぶ場面を数多く経験しなければ伸びません。同じ扱いのまま進めるほど、判断のほうだけが手つかずで残るのです。
一覧に並べた時点で、何が見えなくなるのか
性質の違う二つが同じ行に並びます
セールススキルトレーニングの計画をつくるとき、多くの組織はまず身につけてほしいことを洗い出します。商品の説明の仕方や、訪問前に確かめる項目がここに入ります。この種類は、資料と説明でしっかり伸びます。座学の設計が丁寧であるほど、習得の速さも安定します。問題は、同じ一覧の中に別の性質のものが並んでいることです。何を先にうかがうか、どこで一度引くか、どの話題に戻すか。これらは、相手の出方を見てその場で選ぶ判断です。正解が相手の側にあるため、説明を聞いて覚えるという形では身につきにくいものです。選び方を変えると相手の反応がどう変わるかを、自分で確かめた回数がそのまま差になります。ところが計画の一覧では、両者が同じスキル項目として並びます。研修の回数も、習得を確かめる方法も、同じ設計のまま進みます。その結果、資料で伸びるほうだけが予定どおりに仕上がり、判断のほうは手つかずのまま残ります。
確認の場で、差が表に出ます
たとえば、研修の最終日に理解度テストを実施すると、商品説明の項目はほぼ全員が基準に届きます。ところが同じ受講者が翌週の商談で、相手が急に別の話を始めた場面に入ると、どの話題に戻すかを決めきれずに時間が過ぎます。テストで測れていたのは、覚えたかどうかだけだったのです。
一覧を二つに仕分けるところから始まります
選ぶスキルは、説明を聞いた回数ではなく、選んだ回数で伸びます。相手の出方が毎回変わる場面に入り、その場で一つを選び、反応の違いを確かめます。この流れを何度繰り返せたかが、そのまま差になります。繰り返す回数を確保できない限り、内容を精密に設計しても、この部分は伸びにくいままです。
一覧にすること自体には利点があります。営業チームに共通の言葉ができ、抜けも確かめられます。ただ、一覧に並ぶのは、できることの集まりです。実際の商談は時間が足りず、どれをやらないかを選ぶことになります。
選ぶ場面を数多く用意しようとすると、育成を担当する立場では相手役と時間の確保が難しくなります。人が相手役を務める形では、一人あたりの回数に上限が出ます。ここをどう埋めるかが、設計の分かれ目と言えます。
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。
選ぶ回数は、相手役を待たずに増やせます
態度が変わるAI顧客との対話練習
UMU AIロープレを活用することで、AIが顧客役を担います。強く押せば構え、共感を示せば本音に近づくというように、担当者の選び方に応じて態度が変わります。同じシナリオでも展開が毎回異なるため、選ぶ場面を短期間で数多く経験できます。
時間内で何を残すかを、その場で試せます
制限時間を設けた商談練習
UMU AIロープレでは、練習ごとに制限時間を設定できます。残り時間が表示される中で、どの話題を先に出し、どれを見送るかを決めることになります。時間が来ると対話は終わるため、削る判断そのものを繰り返し試せるのが特徴です。
練習量は、相手役の人数に左右されません
同時に何人でも進められる練習環境
順番待ちがないため、営業チーム全員が同じ日に同じシナリオへ取り組めます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一という部分です。目標の設定や動機づけは、引き続きマネージャーや育成担当の役割になります。
選ぶスキルを練習に組み込んだ企業の例
日本国内の大手製薬企業
日本国内の大手製薬企業では、新任チームリーダー約100名が、研修で学んだコーチングを実際の1on1で自然に使えるようになるまでに時間がかかっていました(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、「行動コーチング」「スキルコーチング」「動機づけコーチング」の3種類の対話シナリオを、全3セッションに分けて段階的に練習できる設計にしました。
第3セッションの時点でコーチングを実践した割合は98.1%となり、実践者のうち93.1%がメンバーに変化があったと回答し、この割合は第1セッション以降、継続的に上昇しています(出典:導入企業へのヒアリング)。
体外診断分野の大手企業
体外診断分野の大手企業では、5名の研修担当者が1,500名の営業担当者を支援しており、能力認定は四半期に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UMU AIロープレを活用し、企業が設定した5つの訪問プロセスに基づく模擬対話と、練習直後のスコアと構造化フィードバックを組み合わせた認定の仕組みを整えました。
能力認定は四半期に1回から随時実施可能になり、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)。