営業ツール作成の予定は、配った日で終わっていませんか
営業ツール作成の依頼が入ると、完成までの日数はきちんと見積もられます。資料なら数日、動画なら数週間といった具合です。ところが、配ったあとに現場の一人ひとりが自分の担当先に当てはめ、実際に使ってみるまでの期間は、誰の工数にも入っていません。作る側の予定表では、配布した日が最後の行になっているのです。
なぜ配ったあとの工数は見積もられないのか
予定表が配布日で終わります
営業ツール作成の依頼は、たいてい期限とセットで届きます。新製品の説明資料を来月の営業会議までに、価格改定の案内をリリースの前に、といった形です。作る側は形式ごとに必要な日数を足し合わせ、レビューと修正の回数まで織り込んで、完成の日を決めます。ここまでの工数は、かなりの精度で見積もれます。問題は、その先です。ファイルを配信し、周知の連絡を流したところで、作成側の予定表は最後の行に達します。次の依頼が待っているため、担当者はすぐに別のツールの制作へ移ります。配ったツールを誰が開き、自分の担当先の事情に当てはめ、実際の商談で通しで使ってみたのか。この期間を見ている担当者は、組織のどこにも置かれていません。例えば、四半期の初めに配った競合比較の一枚もの。しばらく経ってからの営業会議でその資料の話題が出たとき、手元で開いた記憶がある人は限られていました。確かめる工程がどの予定にも入っていなかったのですから、途中で気づく機会もありませんでした。
増えるのは手元の本数だけ
使われたかどうかを確かめる工程がないため、手元のツールの本数だけが増えていきます。マーケティング部門が制作した営業向けコンテンツのうち、60〜70%は営業チームに使われないままだという調査結果もあります（出典：Forrester）。作った量と、使われた量は、別に数える必要があるのです。
作成の計画に何を足すか
依頼を受けた時点で、成果物が仕上がるところまでを作成の範囲としていないか、見直してみてください。全員が一度は通しで使ってみるところまでを範囲に含めると、そこに人と時間を割り当てる話になります。範囲の外に置かれた工程は、誰の予定にも現れません。
終わりの日を、配布日から先に動かします。配ってからどれくらいで全員が一度使い終わるのかは組織ごとに違うため、日数を一律に決める必要はありません。確認する日を先に予定表へ置いておくだけで、期間の終点は動きます。
浸透を工数として扱うには、数えられる単位に置き換える作業が要ります。一人が一度、通しで使ってみた回数。これがその単位になります。誰が何回使ったかを数えられれば、浸透は予定表に載ります。比べる軸も、作成の速さや扱える形式の多さではなく、配ったあとに誰が何回通しで使ったかを数えられるかに置いてみてください。作った本数が、浸透の単位にはならないと言えます。
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。
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全員が一度は通して使う場を用意できます
自社の場面に合わせた練習シナリオ
UMU AIロープレを活用することで、作った営業ツールの中身を、そのまま対話練習の場面として設定できます。新しい比較資料を配ったその週に、AIが顧客役を務める商談の場面で、担当者は順番待ちなしに通しで試せます。配布と練習が同じ週に収まるため、使われるまでの期間が予定の中に入ります。
誰が使い終えたかをその場で確かめられます
練習ごとに残る実施の記録
練習が終わるたびに、誰がどの場面を何回試したのかが記録として残ります。配布から確認の日までの間に、まだ一度も通していない担当者がどれだけいるのかを、作る側が名簿の形で見られます。周知の連絡を何通出したかではなく、通し終えた人数で、期間の終わりを判断できます。
使われた回数を、そのまま数で示せます
一人ひとりの回数と点数の推移
一人ひとりの練習回数と点数の推移を、チーム単位で並べて確認できます。次の作成依頼を受けるときに、前に配ったツールが何回通されたかを数で示せるため、浸透までの工数を計画に書き込む根拠になります。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、何を作るかの判断は企画の担当者に残ります。
配ったあとを予定に入れた例
生命保険分野の大手外資系企業
生命保険分野の大手外資系企業では、新人営業の育成の進め方が各支社の主導で決まっており、標準化されたプロセスを確立することが求められていました（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そのままコースに組み込んで、あとから入社した新入社員向けの学習コンテンツとして使う形にしました。
その結果、育成プロセスの標準化が継続的に進み、対象のアカウント数は2,000から7,000超に拡大しました（出典：導入企業へのヒアリング）。使われた練習の記録が次の教材になったため、標準化が一度きりの作業で終わらなかったのです。
日本の大手食品スーパー
日本の大手食品スーパーでは、店舗マネージャーと販売スタッフを合わせた3,300名の全社員が対象で、もともとオフラインの集合研修施設を持っていました（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、既存の集合研修を残したまま、オンラインの模擬演習を組み合わせたハイブリッド型の学習モデルを構築しました。
その結果、全社員という規模でも、対応の難しい顧客との対話を一人ひとりが安全な環境で繰り返し練習できるようになりました（出典：導入企業へのヒアリング）。
業種は異なりますが、集合研修の場をすでに持っている組織が、その先に一人ひとりの練習を足したという点は重なります。
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