人材系の営業トークで、求人要件の実情まで聞き出せていますか
「職種と経験年数はうかがえたはずなのに、ご提案した方を見て、イメージと違うと言われてしまう……」人材系の営業トークで難しいのは、募集要項に書ける条件の先にある実情を引き出す場面です。現場がその人に任せたい仕事の範囲や、前任の方が続かなかった背景は、こちらから聞かない限り出てきません。そこを飛ばして候補者をご紹介すると、求人企業にとっても働く方にとっても不本意な結果になりやすいのです。
トークの差は質問に表れます
成否を分けるのは要件の具体化
人材系の営業では、紹介できる候補者の幅よりも先に、求人要件をどこまで具体化できたかで結果が分かれます。募集要項に並ぶのは、職種名、必要な経験、勤務地、就業条件といった、書式に収まる情報です。一方で求人企業の現場が本当に困っているのは、繁忙期にどの業務を任せたいのか、既存メンバーとどう役割を分けたいのか、といった部分です。ここが言葉になっていれば、ご紹介する方の順番も、条件のすり合わせの進め方も決まってきます。逆に空白のままだと、条件が合うはずの方をご紹介しても見送りが続きます。ただし、この具体化ができるかどうかは、商談当日の話し方だけで決まるわけではありません。
練習の対象になっていない質問
多くの営業チームが練習しているのは、自社サービスの説明と、料金や対応スピードへの反論対応です。どちらも答えが決まっているため、ロープレの台本に落とし込みやすい部分と言えます。ところが、求人要件を掘り下げる質問には決まった正解がありません。相手の返答によって次に聞くべきことが変わるため、台本の形にしにくく、練習の順番は後回しになります。難しいのは要件を聞き出す力そのものではなく、それを繰り返し試せる場を用意することなのです。
聞き出す練習が続かない理由
求人企業役を務めるのは、たいてい同じ職場の同僚です。相手は要件を知っているため、少し聞けば整理された答えが返ってきます。本番で向き合う採用担当者は、まだ言葉になっていない要望を抱えたままです。聞き出す難しさそのものが、練習では再現されにくいのが現実です。
だからこそ、実際にどう聞いているかは、上長が商談に同行した数回でしか把握できません。担当者は拠点ごとに分かれ、日中は求人企業と就業中の方への対応に追われています。一人ひとりの質問の進め方に付き添える時間は、どうしても限られてしまいます。
そのため、商談後の振り返りは、もう少し深く聞こうという助言にとどまります。どの質問を足せば背景まで話してもらえたのか、どの言い方で相手の口が重くなったのかは、記録に残りません。次の商談でも同じ順番で同じことを尋ね、改善のきっかけをつかめないまま進んでしまいます。
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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条件の先にある事情を、質問で引き出せます
質問で引き出す採用の背景
はじめは職種名と経験年数しか話さない採用担当者を、UMU AIロープレのAI顧客として設定できます。踏み込んだ質問を重ねれば、任せたい業務の範囲や、増員を決めた背景まで話し始めます。確認が浅いまま提案に入れば、返ってくる言葉も表面的なままです。本番と同じ手応えを、何度でも確かめられます。
上長の同行を待たずに、回数を重ねられます
移動の合間に重ねる練習回数
担当者は、求人企業への訪問の合間に、スマートフォンから練習を始められます。相手役の予定を押さえる必要がないため、同行の機会を待たずに、要件を掘り下げる質問だけを繰り返し試せます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、目標設定や動機づけは、これまでどおりマネージャーの役割です。
どの質問が足りなかったか、すぐ分かります
対話直後の具体的な改善提案
練習が終わると、UMU AIロープレが対話のプロセスごとに評価をまとめます。あいさつ、募集背景の確認、就業条件のすり合わせのどこで確認が浅かったのかを、実際の言い回しとあわせて示します。もう少し深く、という感想ではなく、次に足す一言が分かった状態で商談に向かえます。
対話の練習に活用されています
生命保険分野の大手企業
日本国内で事業を展開する外資系の生命保険会社では、新人育成が支社ごとに進められ、指導の質にばらつきが生じていました(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、全員が同じシナリオと評価基準で対話を練習できる体制を整えました。
その結果、3カ月後の顧客への提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。基準がそろったことで、新人が自ら提案へ踏み出すまでの時間を縮められたと言えます。
小売分野の全国チェーン
全国に店舗を展開する眼鏡チェーンでは、次期エリアマネージャー候補の傾聴力を、座学だけでは鍛えにくい課題がありました(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、時間や場所を問わず対話と振り返りを繰り返せる環境を整えました。
担当者からは、対話型なので話す練習になり、実際の接客にも活かせているという声が寄せられています(出典:導入企業へのヒアリング)。感覚に頼っていた指導が、言葉で説明できる指導に変わりました。