アンケートを営業ツールにする前に、答えはいつの状況ですか
展示会やセミナーで集めたアンケートは、そのまま営業ツールとして扱われます。名前と関心のありかが残るため、あとから連絡する手がかりになります。ところが書かれているのは、記入したその日の状況です。その後の数か月で、社内の優先順位は動きます。それでも連絡は、書かれた答えを前提に始まるのです。
なぜ会話は最初から噛み合わないのか
相手は書いた内容を覚えていません
回収したアンケートは、資産として扱われます。回答の一覧に社名と関心の向き先が並ぶため、優先度をつけて連絡の順番を決められます。ここまでは、設計した側の想定どおり。ずれが生まれるのは、その先です。答えが写しているのは、記入した時点の状況。「今期中に検討」と書いた相手の社内では、担当者が替わっていることもあります。別の案件が先に決まり、検討そのものが後ろに動いている場合もあるでしょう。それでも、連絡の切り出し方は答えに沿った形になります。「以前アンケートにご記入いただいた件で」と始められた側は、何を書いたかを覚えていないことが多いのです。たとえば、展示会の三日間で集めた回答の中に、今期中に検討と書かれた一枚があったとします。二か月後に電話をかけると、相手は用件そのものを思い出せません。経緯の説明に数分。面談の話までたどり着かないまま、通話が終わります。覚えていないのは自然なことでしょう。直せるのは、覚えている前提で連絡を組み立てた側です。
記入からの日数を数える
手元のアンケートについて、記入日から今日までの日数を数えてみてください。展示会から三か月が過ぎているなら、その間に相手の社内で決まったことは一つや二つではありません。回答の枚数と、記入からの経過日数。この二つを並べると、答えをそのまま前提にできる期間は、思っているより短いと言えます。
答えを前提から材料に置き換える
電話やメールの冒頭で回答を読み上げて確認すると、相手は思い出す作業から始めることになります。答えは相手に確かめてもらうものではなく、こちらが聞く順番を決めるための材料です。取得したときに伝えた利用の範囲を超えて使わないという線引きは、この場面でも変わりません。
回答そのものより、その周辺を聞きます。あの頃と今で、社内では何が動いたのか。誰が見る話になったのか。この形なら、相手が記入した内容を覚えていなくても会話は成立します。アンケートは連絡する理由ではなく、聞く順番の出発点になるのです。
営業ツールを比べるとき、軸を設問の作りやすさや回収率の高さに置きがちです。ここでは、別の軸を置いてみてください。回収した答えを起点に、変化を確かめる会話をその場で試せるか。試した記録が残るか。この二点なら、導入を決める前に自社で確かめられます。
3分で、相手を説得できるか試してみよう
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。
3分で、相手を説得できるか試してみよう
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。
書かれた答えのままではない相手と話せます
顧客像の自由な設定
UMU AIロープレを活用することで、相手の職位や話し方、置かれている状況を自由に設定できます。アンケートに検討中と書いた相手が、数か月後には別の案件を優先している。その設定のまま対話に入れるため、担当者は同じ場面を何度でも試せます。
聞く順番を、本番の前に通せます
5つの訪問プロセスの型
導入の切り出し方から、相手の状況を確かめる質問、情報の渡し方、異議への対応までが、一つの流れとして組み込まれています。どの順番で聞くと相手が話し始めるのか。返ってくる反応が変わるため、順番の置き方をその場で確かめられるのです。
試せているかを、記録で確かめられます
チーム全体の診断画面
誰がどの場面を何回試したのか、どこで止まっているのかを、一覧で確かめられます。進み方を見る単位も、回答の枚数から、変化を確かめる会話を通した回数へ移るのです。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、どの相手にいつ連絡するかの判断は、これまでどおり設計する側と担当者に残ります。
相手の状況が動く前提で練習した例
子ども靴ブランドの小売企業
業種は異なりますが、複数の子ども靴ブランドを展開する小売企業では、本部が綿密なマーケティング戦略を設計しても、それを店舗の接客現場に落とし込む最後のひと押しが十分に機能していませんでした（出典：導入企業へのヒアリング）。
そこでUMU AIロープレを活用し、店頭での接客を対話の場面として用意しました。来店した人の様子ごとに、応対を試せる形にしています。組み込んだのは、記入していただいた時点の内容をそのまま当てはめる進め方ではありません。その場で相手の状況を確かめてから、会員制度の案内や関連商品の提案に入る流れです。記入した時点と来店した時点で事情が動いていても、応対が止まらないようにするためでした。
その結果、導入後初回の大型セールにおける売上目標達成率は128%に達しました。平均客単価も、関連商品の提案力の向上により大幅に増加しています（出典：導入企業へのヒアリング）。その場で状況を確かめてから提案に入る形が、店頭での結果として表れたのです。
生命保険・5万名の営業組織
こちらも業種は異なりますが、日本最大級の生命保険会社では、営業担当者が顧客と対面で面談する機会が以前より減り、オンラインでの接点が増えていました（出典：導入企業へのヒアリング）。学習の中心は、紙の教材と集合研修による知識の習得に置かれていました。
そこでUMU AIロープレを活用し、知識を入れる学習から、声に出して練習する形へ切り替えました。練習の成果が見える状態になったことで、直属のマネージャーが精度の高いフィードバックを返せるようにもなりました。
担当者は「本部が初めて、各地域の支社や営業拠点で行われる朝礼に関与でき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）。現場の担当者には、AIによるフィードバックだけでなく、マネージャーからの助言や評価も届くようになりました。
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