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事業部門、人事、情報システム部門など立場の異なる関係者が同席する合同デモで、複数の担当者と調整を進めているシーンです。

ソフトウェア営業の手法を磨いても、商談が稟議で止まる理由

「デモまでは手応えがあったのに、『一度社内で確認します』と言われたきり動かない……」ソフトウェア営業の手法を一通り学んでも、相手が社内検討に入った瞬間、打つ手がなくなると感じたことはありませんか? 商談が稟議の段階で止まってしまうのには、トークの巧拙とは別の理由があります。

5つの動き、難所は1つです

商談を前に進める5つの動き

ソフトウェア営業の手法は、多くの場合5つの動きに分けられます。ターゲット企業の見極め、課題を掘り下げるヒアリング、その課題に答えるデモ、試験導入での効果検証、そして顧客の社内検討に使える材料づくりです。見極めでは予算の時期と決裁の流れを押さえ、ヒアリングでは現在の運用と成功基準を相手の言葉で語ってもらいます。デモは機能紹介ではなく、聞き出した課題への回答として組み立てます。試験導入では合格ラインを事前に握り、材料づくりでは担当者が社内で説明しやすい形に論点を整えます。どれも、顧客の意思決定を一段ずつ前へ動かすための動きです。ただし、この中で最も練習しにくい動きが一つあります。

決裁者は商談の場にいません

ソフトウェア営業の手法を学ぶ場面では、目の前の相手をどう動かすかに時間が割かれます。ところが、契約を決める人は商談に同席していないことがほとんどです。担当者は面談のあと、聞いた話を自分の言葉に置き換え、上長や情報システム部門、購買部門へ説明し直します。この二次伝達の質は、営業担当者が直接手を入れられません。だからこそ、担当者が社内でそのまま使える言い回しごと渡せているかどうかで、商談の進み方が変わります。従来のトーク練習が手薄なのは、この場面だと言えます。

社内検討を動かす練習が難しい理由

同僚は本音で断りません

社内のロープレでは、同僚が買い手役を務めます。ところが同僚は、実際の顧客のように「既存ベンダーとの違いは何ですか」と踏み込みません。遠慮のあるやり取りが続き、本番の圧力を練習で味わえないのが現実です。

練習は一度の面談で終わります

練習で扱うのは、初回のヒアリング(課題把握)かデモの場面がほとんどです。しかし商談はそこから試験導入、情報システム部門のセキュリティチェック、稟議へと続きます。その結果、後半の会話は本番でぶっつけになってしまいます。

直す場所が分かりません

練習後に返ってくる言葉が「全体的によかった」「もう少し具体的に」で終わると、どの質問が足りなかったのかは分かりません。だからこそ次の商談でも同じ場所で止まり、担当者は手応えのなさだけを抱えることになります。

本音で断る相手と、何度でも向き合えます

AIの顧客が営業担当者の受け答えに合わせて、押し返したり歩み寄ったりと反応を変える練習画面です。

態度が変わるAI顧客との対話

同僚相手では出てこない厳しい断り方も、AIが相手であれば何度でも受けられます。UMU AIロープレを活用することで、AIの買い手は説明の中身に応じて態度を変え、説明が浅ければ食い下がり、要点がそろえば次の論点へ進みます。価格や既存ベンダーとの比較といった切り返しも、事前に設定して練習できます。

デモの先の会話まで、通しで練習できます

役職や性格、対話のくせが異なる複数のAI顧客を自由に設定し、現場で出会う多様な買い手を再現できる画面です。

立場ごとに設定できるAI顧客

商談の後半に出てくる相手ほど、事前には会えません。UMU AIロープレでは、現場の推進担当者、費用対効果を問う部門長、権限管理を確かめる情報システム部門といった買い手を、同じシナリオの中で順に相手にできます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、案件ごとの判断は担当者とマネージャーが担います。

足りなかった質問が、その場で分かります

対話が終わった直後に、プロセスごとの採点と点数を落とした箇所を示す構造的なレポートが表示される画面です。

対話直後のプロセス別スコア

練習が終わった瞬間に、どこで止まったのかを確認できます。UMU AIロープレを活用することで、導入、ヒアリング、価値提案、反論対応、クロージングとプロセスごとのスコアが出て、点数を落とした箇所と理由をその場で確かめられます。次に何を練習すればよいかも分かるため、同じ場所で止まったまま次の商談を迎えずに済むのです。

先に動いた営業組織の例です

大手生命保険会社

大手生命保険会社の営業担当者が自宅の書斎から画面に向かい、高い頻度でAI練習を続けている事例のイラストです。

全国に営業拠点が分散する日本の大手生命保険会社では、対人のロールプレイングに緊張を感じる担当者が多く、練習の頻度が上がりませんでした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレを導入し、練習相手を人からAIへ切り替え、スマートフォンから予約なしで始められる環境を整えました。

その結果、練習をためらう気持ちが和らぎ、営業担当者と管理職の双方に向けて20以上のシナリオを展開できる状態になりました(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、営業チームが製品説明と臨床現場での対話力をAIコーチングによって高めている事例のイラストです。

体外診断分野のグローバル大手企業では、5名の研修担当者が1,500名の営業担当者を受け持ち、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、5つの訪問プロセスに沿った模擬対話と、その場で出るスコアや構造的なフィードバックを組み合わせました。

その結果、認定は日程を待つものから準備ができ次第受けられるものへ変わり、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)。

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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
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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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