製品
顧客のあいまいな要望に対し、営業担当者が質問を重ねながら課題を整理していく提案営業のシーンです。

提案営業のセミナーで学んだ型が、商談で出てこない理由

提案営業のセミナーを企画し、当日のアンケート評価も上々でした。それでも数週間後の商談では、ヒアリングが浅いまま提案書の説明に入ってしまうメンバーがいます。課題の根幹はセミナーの内容ではなく、学んだ型を顧客の反応の中で試す場が用意されていない点にあるのです。

セミナー後の商談で、何が起きているのか

セミナー当日で完結する設計

提案営業のセミナーは、当日のプログラムとして完結しがちです。午前に理論を学び、午後は代表者数名のロールプレイングを全員で見学する形式では、一人が実際に声に出して話す時間は、数分にとどまります。顧客役を務める同僚にも遠慮が働くため、返ってくる答えは想定の範囲に収まります。ところが翌週の商談では、顧客が話を途中で遮ることも、用意した仮説を正面から否定することもあります。担当者は、覚えた型がどこから崩れたのかを自覚できないまま面談を終えます。営業教育の担当者のもとに戻ってくるのは、当日の満足度と「勉強になった」という感想だけです。行動が変わったかどうかを確かめる手立ては、設計のどこにも組み込まれていないのです。

1カ月後に残っている記憶

学んだ内容は1週間で70%、1カ月で87%が忘れられると報告されています(出典:Gartner)。セミナーから商談までの数週間に反復の機会がなければ、記憶は自然に薄れていきます。当日の理解度が高いほど、この落差は見えにくくなると言えます。

提案力はどこで身につくのか

能力が形づくられる条件

提案営業の力は、型を覚えた時点ではなく、顧客の反応に合わせて質問の順番を変えられた時点で身につきます。想定どおりに進まない対話を何度も経験し、うまくいかなかった箇所をその場で言葉にする必要があります。年に数回のセミナーでは、この回数を確保できません。

練習と本番の間にある溝

多くの営業組織では、練習の相手役をマネージャーや同僚が務めています。相手の予定を押さえる手間がかかり、評価する人によって指摘の観点も変わります。その結果、練習の量と質が担当者ごとにばらつくのです。

練習の道具に何を求めるか

では、セミナーで配った型を日常の練習に落とし込むには何が要るのでしょうか。必要なのは、本番に近い反応を返す相手と、毎回同じ基準の評価です。この2つを人手だけで用意できるかが、育成設計の分かれ目になります。

本番に近い相手と、何度でも練習できます

営業担当者の受け答えに応じて、AIが対話の展開をその場で変えていくロールプレイング練習の画面です。

反応が変わるAI顧客との対話

UMU AIロープレを活用することで、AIが顧客役を担います。強く押せば警戒し、共感的に問いかければ本音を語るため、セミナーで学んだ型を試せます。AIが担うのは反復練習の相手役までで、目標設定や動機づけはマネージャーの役割です。

練習の後、直すべき点がその場で分かります

練習が終わった直後に、プロセス別のスコアと改善が必要なポイントが表示される評価レポートの画面です。

プロセス別の即時評価レポート

練習が終わると、ヒアリングから提案、異議対応までのプロセス別にスコアと改善点が表示されます。「全体的によかった」という感想で終わらず、次に何を直すのかを担当者自身が確認できます。セミナー後の振り返りを、一人でも進められます。

重ねた練習の成果を、数字で示せます

マネージャーがチーム全体の練習データを段階別に確認し、課題のある領域を把握できるダッシュボードの画面です。

チーム全体の練習データの可視化

担当者ごとの初回スコアと最高スコア、プロセス別の課題が一つのダッシュボードに集まります。営業教育の担当者は、セミナーの前後で何が変わったのかを数字で説明できます。受講率だけでは示せなかった育成の成果を、経営層への報告にも使えます。

セミナー後の練習を仕組みにした事例

生命保険・新人育成

金融・保険グループの営業担当者が、デスクトップで資産提案の対話練習に取り組んでいる事例のシーンです。

日本の大手外資系生命保険会社では、新人育成が支社ごとに進み、指導の基準がそろっていませんでした(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、全員が同じシナリオと評価基準で練習できる体制を整えました。

その結果、練習したグループは3カ月後の顧客への提案数が30%増加し、成約に至った練習記録を新人向けの教材にも活用できました(出典:導入企業へのヒアリング)。

体外診断・能力認定

体外診断分野の企業で、営業チームが製品説明と臨床向けの対話練習に取り組んでいる事例のシーンです。

体外診断分野のグローバル大手企業では、5名の育成担当者が1,500名を支援し、能力認定は四半期に1回でした(出典:導入企業へのヒアリング)。

そこでUMU AIロープレで模擬認定の一部を代替し、準備ができた担当者から随時受けられるようにしました。

その結果、認定通過者の実訪問における成約率が22.4%向上し、育成担当者は難しいケースの指導に時間を充てられました(出典:導入企業へのヒアリング)。

資料をダウンロード 導入について相談する

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
資料をダウンロード