製品
設定から練習、診断、データの確認までが一つにつながった学習の流れを見渡せるシーンです。

その営業研修の流れ、現場の定着まで設計できていますか

営業研修の流れは、企画から当日の進行表まで細かく組まれています。それでも一カ月後の商談では、練習したはずの切り返しが出てきません。工程として設計されているのは研修が終わるところまでで、受講者が現場に戻ってからの区間は、本人の心がけに任されているのです。

営業研修の流れは、どこで途切れるのか

設計されているのは当日までです

営業研修の流れは、対象者の選定から始まります。日程を押さえ、講師を手配し、当日の進行表を分単位で組み立てます。ここまでは、人材育成を担当する立場から見て、手順の決まった仕事です。当日も同じように進みます。午前に商品知識と話法を確認し、午後にグループで対話の練習を行い、講師が講評を添え、アンケートを配って解散します。ずれが生まれるのは、その翌週です。運営した側は次の回の準備に移り、受講した営業担当者は担当エリアに戻って、翌日から商談が始まります。二日間で確認した話法は、まだ声に出して数回試しただけの状態です。それでも次に試す場は、本番の顧客の前になります。そこでうまく運ばなかった場面があっても、その場で直し方を教えてくれる相手はいません。こうして研修の工程は当日で完結し、能力が身につく工程だけが現場に移ります。二つをつなぐ受け渡しが設計に入っていないため、当日にどれだけ手応えがあっても、その手応えは翌週まで持ち越されにくいのです。

工程の後半は測られていません

研修が終わってから独り立ちまでには、もともと時間がかかります。新任の営業担当者が一通りの力量に達するまでには、9カ月ほどを要するとされています(出典:Korn Ferry)。その間を支えるはずのマネージャーも、時間の30〜60%を管理業務や会議に使っています(出典:McKinsey)。工程の後半に何が起きているのかは、記録として残りにくいと言えます。

工程のどこに手を入れるか

研修前に決めておく到達点

営業研修の流れを見直すとき、最初に決まっていないことが多いのが、受講後に何ができていれば通過なのかという基準です。当日の内容は、この基準から逆算して初めて決まります。ここを先に言葉にしておくと、当日の進め方も、研修後の確認方法も、同じ物差しの上に乗ります。

次の工程を誰が引き取るか

研修が終わった翌日から、練習の続きを見るのは現場のマネージャーです。引き継がれるのが受講者名簿と修了の記録だけであれば、誰がどの工程でつまずいたのかは渡りません。渡す中身を決めておくと、1on1の入り口が変わります。

定着を確かめる事後の工程

定着したかどうかは、研修の翌週に一度確かめただけでは分かりません。数カ月にわたって同じ基準で練習と確認を繰り返す工程を、人手だけで回せるのか。ここが、道具の助けを借りるかどうかの分かれ目になります。

練習の到達点を、研修前に決められます

工程ごとの評価基準と配点を、自社の商談手順に合わせて設定できる画面です。

評価基準と配点の事前設定

UMU AIロープレを活用することで、自社の商談手順に沿って、工程ごとの評価基準と配点をあらかじめ設定できます。何ができていれば通過なのかが練習の前に定まり、当日の進め方も研修後の確認も、同じ物差しで進められます。

マネージャーが次の工程を引き取れます

練習が終わった直後に、工程ごとのスコアと改善のポイントをまとめたレポートを確認できる画面です。

練習直後の構造化レポート

練習が終わった直後に、工程ごとのスコアと改善のポイントがレポートとして残ります。受講者は次に直す点をその場で確認でき、マネージャーは1on1の前に、どの工程でつまずいているかを見てから話を始められます。

定着したかどうかを数字で確かめられます

担当者ごとのスコアの推移を、工程別に確認できる画面です。

個人別の推移データ

初回のスコアから最高スコアまでの推移が、担当者ごとに記録として残ります。どの工程が伸び、どこで止まっているのかを同じ基準で追えます。AIが引き受けるのは反復練習と評価の標準化までで、目標の設定や動機づけは、引き続きマネージャーの役割です。

工程の後半を作り直した企業の例

自己免疫疾患領域の製薬企業

製薬企業の担当者がデスクでノートパソコンに向かい、訪問時の対話練習を進めているシーンです。

新薬の承認が相次いで営業チームが1.6倍に拡大し、準備が整う前に上市の日程が決まっていました(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、訪問シーンの反復練習を、集合研修の日程を待たずに始められる形へ組み替えました。

その結果、専門トレーニング期間は90日から28日に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。

眼鏡チェーンの全国大手企業

眼鏡店の店内で担当者がタブレットの画面に向かい、応対の練習を進めているシーンです。

エリアマネージャー候補の育成では、座学の後に話して確かめる場が足りませんでした(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、5カ月にわたり場所を問わず説明とコーチングを練習できる形を整えました。

担当者は「感覚的な指導から、言葉と図解で論理的に伝えられるようになりました」と振り返ります(出典:導入企業へのヒアリング)。

資料をダウンロード デモを予約する

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
セキュリティ・コンプライアンス
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
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)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
導入について相談する