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営業担当者がAIのアバター顧客と向き合い、相手の感情の変化をその場で読み取りながら対話練習に取り組んでいるシーンです。

トークスクリプト営業が本番で崩れる、本当の理由

「トークスクリプトのとおりに話していたのに、想定と違う反応が返ってきた瞬間、次の一言が出てこない……」トークスクリプト営業では、台本のどこを正確に守るべきで、どこを相手に合わせて変えてよいのかが示されないまま配られることが少なくありません。丸暗記に頼るしかない状態で崩れるのには、はっきりした「理由」があります。

台本どおりに話せても、なぜ崩れるのか

線引きのないまま配られる台本

配られたトークスクリプトには、性質の異なる二種類の要素が混ざっています。商品の仕様や契約条件、法令で定められた説明事項は、誰が話しても同じ内容を正確に伝えなければならない部分です。一方で、切り出し方や例示の選び方、話す順番は、目の前のお客様に合わせて変えてよい部分。ところが現場に渡されるとき、この区別が説明されることはまれです。添えられるのは「この通りに話してください」という一言だけ、という職場も少なくありません。区別が示されなければ、営業担当者は台本の全体を等しく重いものとして扱うしかなくなります。結果として全文の丸暗記に向かい、覚えた順番どおりに会話が進むことを前提に商談へ臨みます。導入部を話し終える前にお客様から価格の話を切り出されると、覚えた順番のどこに戻ればよいのか分からなくなります。焦って先を急ぐうちに、正確に伝えるはずだった条件の説明まで抜け落ちてしまうのです。

配るだけでは記憶が先に落ちます

学んだ内容は、補強がなければ1週間で70%、1カ月で87%が失われると報告されています(出典:Gartner)。トークスクリプト営業も例外ではありません。渡した時点で運用が止まれば、記憶が新しいうちしか再現できず、日が経つほど守るべき説明事項の細部からぼやけていきます。

守る部分と変える部分をどう見分けるか

見分ける力が育つ条件

見分ける力は、台本を読み込む時間からは育ちにくいものです。育つのは、同じ場面を相手のタイプを変えて何度も通ったときです。守るべき説明事項はそのまま口に出しながら、変えてよい切り出し方や例示だけを入れ替える往復。この繰り返しで、線引きが手ごたえとして残っていきます。

練習と本番の間にある差

社内の練習では、相手役が台本の流れを知っています。想定どおりの順番で質問が来るため、変える練習になりません。順番が入れ替わるのは、いつも本番の場なのです。

練習ツールに問えること

では、トークスクリプト営業の型を保ったまま、相手の出方が変わる練習をどこで積めばよいのでしょうか。守る部分を基準に保ちながら、変える部分だけを動かせるか。この一点が、道具を選ぶときの分かれ目になると言えます。

型を守ったまま、言い方だけを動かせます

開始から締めくくりまでの5つの訪問プロセスをAIとの対話の土台に組み込み、営業手法を現場で使える習慣に変える画面です。

訪問プロセス別の評価基準

UMU AIロープレを活用することで、自社が定めた商談プロセスと、必ず伝えるべき説明事項を、AIの評価基準にそのまま組み込めます。練習のたびに、守る部分が抜けていないかがプロセスごとに示されるため、言い方を変えても土台が崩れません。

想定と違う流れでも、立て直せます

価格や競合比較といった手ごわい異議を、安全な環境であらかじめ練習できる異議シナリオライブラリの画面です。

異議シーンの反復練習

価格への指摘や競合との比較など、崩れやすい場面をあらかじめシナリオに組み込めます。AIは担当者の受け答えに応じて切り出す順番を変えるため、練習のたびに違う展開になります。順番が入れ替わっても、変えてよい部分だけを選び直す動き方が身につきます。

次に直す一点を、その場で確認できます

一人ひとりの対話内容から個別の診断と次に練習すべき内容を示す、改善フィードバックの画面です。

個別の改善フィードバック

練習が終わると、どのプロセスで守る部分が抜け、どの言い換えが効いたのかを、一人ひとりの対話内容にもとづいて確認できます。AIが担うのは反復練習と評価基準をそろえる部分までであり、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。

守る基準を決めた組織で起きた変化

体外診断分野の大手企業

体外診断分野のリーディングカンパニーが、AIコーチングで医療機器チームの製品説明力と臨床コミュニケーション力を高めた事例のシーンです。

体外診断分野のグローバル大手企業では、研修担当5名が1,500名の能力認定を担い、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、自社が定めた5つの訪問プロセスに沿って練習と認定を進める体制を構築しました。

その結果、認定は準備ができ次第受けられる形に変わり、認定通過者の実訪問における成約率が22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。

通信キャリア系店舗運営企業

通信キャリア系の大手店舗チェーンで、移動中の時間を使って料金プランの異議対応と提案を場所を選ばず練習している事例のシーンです。

全国展開する通信キャリア系の店舗運営企業では、出店の加速で新人が増え、接客と法令順守の説明を短期間で習得させる手段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、正確に伝える説明事項と、相手に合わせて変える接客の進め方を、一つのシナリオで練習できるようにしました。

その結果、新入社員が独り立ちするまでの期間は1カ月未満に短縮され、コンプライアンス研修のサイクルも1カ月に短縮されました(出典:導入企業へのヒアリング)。

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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
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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)
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