保険営業のトップセールスの型が、面談で活きない理由
「支社の勉強会で共有された保険営業のトップセールスの言い回しを、そのまま面談で使ってみたのに、自分の口から出ると、どこか浮いて聞こえてしまう……」保障設計の話に入る前に、お客様の迷いをどう受け止めるか。手順は頭に入っているのに、借りものの言葉をなぞっている感覚が残ることはありませんか？同じ言葉でも、話す人が変わると伝わり方が変わるのには、はっきりした「理由」があります。
言い回しと判断は別ものです
言い回しの共有と判断の共有
支社で共有される保険営業のトップセールスの進め方は、大きく2つに分けられます。一つは言い回しです。切り出しの一言、金額の話に移る前の前置き、断られたときの返し方など、実際に口から出た言葉そのものを指します。もう一つは判断です。どの話題が出たときに立ち止まるか、何を確かめてから保障設計の話に進むか。言葉を選ぶ手前にある選択のほうです。多くの組織が共有してきたのは、前者でした。聞き取りの結果はトーク集にまとまり、勉強会で読み合わせが行われます。それでも、同じ資料を渡された担当者の間で面談の結果には差が残るのです。この差がどこから生まれるのか、もう一段だけ掘り下げてみます。
言葉は話し方と切り離せません
同じ言い回しでも、話す人が変わると伝わり方は変わります。トップセールスの一言が効いていたのは、その言葉だけの力ではありません。話す速さ、間の取り方、それまで重ねてきたやり取りと一体になって働いていたからです。言葉だけを抜き出して文字にした時点で、効いていた部分のかなりが抜け落ちます。配られた側が不自然さを覚えるのは、練習量の問題ではありません。渡されたものが、本来の一部でしかないためです。引き継ぎにくいのは言い回しのほうで、判断はまた別の扱いができます。ただし、その判断を組織に残すことには、いくつかの難しさがあります。
型を配る取り組みの難しさ
支社の勉強会でトーク集を配り、読み合わせまで行っても、面談で同じ言葉を口にすると落ち着きが悪くなることがあります。書き手の話し方に合わせて組み立てられた言葉を、別の担当者がそのまま使うためだと言えます。
効いていた言い回しは、その担当者の話す速さ、間の取り方、これまでの関係の作り方と組み合わさって働いています。だからこそ、文字に起こした時点で周辺の条件が抜け落ちてしまうのです。資料に残るのは、言葉の並びだけになります。
聞き取りで拾えるのは、口に出された言葉が中心です。どの話題が出たときに立ち止まったのか、何を確かめてから次に進んだのかという判断は、本人にも説明しにくく、資料には残りにくいままです。そのため各自が、面談のたびに手探りで組み立て直すことになります。
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。
言葉をそろえずに、進め方を評価できます
進め方そのものを見る評価
担当者ごとに言い方が違っても、面談の進め方は同じ観点で確かめられます。UMU AIロープレは、決められた単語が出たかどうかで採点しません。導入からヒアリング、価値の伝え方、異議への対応までを段階ごとに評価するため、どの段階で確認が足りなかったのかを練習のたびに把握できます。
自分の言葉のままで、練習を重ねられます
一人で何度でも試せる練習環境
借りものの言葉を無理に覚え直す必要はありません。UMU AIロープレでは、AIが顧客役を担うため、同僚の時間を押さえる必要も、人前で言い直す気まずさもありません。スマートフォンから、自分の言い方で切り出し方や間の取り方を試し、しっくりくる形になるまで何度でもやり直せます。
成果につながった判断を、組織に残せます
評価の観点として残す判断
どの場面で立ち止まり、何を確かめてから次に進むか。成果につながった進め方を評価の観点として設定すれば、支社が違っても同じ基準で練習を重ねられます。AIが担うのは、反復練習と評価基準の統一までです。どの判断を引き継ぐべきものとして選ぶかは、これまでどおり人が決めます。
進め方を共有した営業組織
生命保険／営業7,000名超
日本で事業を展開する外資系の生命保険会社では、新人の育成が各支社の主導で進み、指導の方法や基準にばらつきが残っていました（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、成約に至った受講者の練習記録をコースに組み込み、後から入社した担当者の学習内容として使えるようにしました。
その結果、3カ月後には顧客向けの提案数が30%増加し、対象となるアカウント数も2,000から7,000超へ拡大しました（出典：導入企業へのヒアリング）。成果につながった進め方が記録に残り、支社をまたいで同じ基準で育成を進められるようになったのです。
アパレル小売／500店舗超
国内外100都市以上に500店舗超を展開する高級レディースアパレルグループでは、地域やブランドをまたいで接客の基準を統一することが課題でした（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、実際の顧客像に合わせた複数のAI顧客タイプを設定し、店舗をまたぐスタッフが同じシナリオで練習できる体制を整えました。
その結果、導入当年の大型セールにおける自社チャネル経由の売上が前年比90%以上増加し、会員獲得率も前年比42%増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。本部が定めた接客の基準を、店舗まで一貫して展開できるようになった事例と言えます。
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