製品
営業担当者が構造化された説明で顧客の曖昧な要望を整理し、漠然とした要件から具体的な課題へと導く、コンサルティング型商談のシーンです。

ホームページ制作の営業方法を見直しても、受注が増えない理由

ホームページ制作の営業方法を学び直し、提案書の型や制作実績の見せ方を整えても、相見積もりの末に価格だけで比べられて終わる商談があります。多くの引き合いは「デザインが古いので新しくしたい」という一言から始まり、その裏にある集客や採用の課題までは、初回ヒアリングでなかなか言葉になりません。要望をそのまま形にした見積もりを出すと、顧客の判断の軸は金額だけになってしまうのです。

受注はヒアリングで決まります

引き合いから受注までの5段階

ホームページ制作の営業方法は、大きく5つの段階に分かれます。引き合いの受け付け、初回ヒアリング、要件の整理と概算見積の提示、構成案とデザイン方針の提案、契約と制作体制の合意です。初回ヒアリングでは、サイトを新しくしたい背景と、公開後に何が増えれば成功と言えるのかを聞き取ります。要件の整理では、ページ数やCMSの範囲、保守運用の有無を切り分けます。5つの段階は、前の段階で得た情報を次の段階が使う順序でつながっています。だからこそ、どこか一つが浅いままでは、その先の精度も上がりません。ただし、この5つの難易度が横並びとは言えません。

一つの段階だけ練習できません

提案書のつくり方やトークの型は、社内の勉強会でも練習できます。要件の整理や見積もりの根拠も、先輩の資料を見ながら覚えられます。練習の機会をつくりにくいのは、初回ヒアリングだけです。社内でロープレを組むと、顧客役の同僚は要望を整理した状態から話し始めてしまいます。実際の商談で向き合うのは、まだ言葉になっていない要望であり、そこを掘る質問こそ、5つの段階のなかで最も反復が要る部分なのです。

初回ヒアリングを練習しにくい理由

本番の曖昧さを再現できません

社内のロープレでは、顧客役の同僚が共有済みの条件をもとに話すため、要望が整理された状態から商談が始まります。実際の初回ヒアリングで出てくるのは「今より見やすくしたい」という一言で、背景を掘る練習にはなりません。

練習の回数が確保できません

ヒアリングの上達は場数に左右されますが、ディレクターや先輩に同行してもらえる案件は限られます。制作中の案件が重なれば同行は後回しになり、商談後の振り返りも移動中の数分で終わってしまいます。

何を直すかが分かりません

限られた振り返りで返ってくるのは「もっと課題を聞き出そう」という助言で、どの質問を足すべきかは示されません。そのため次の商談でも同じことを尋ね、要望を掘り切れないまま見積もりの話に移ってしまいます。

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。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です
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。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です

質問した分だけ、要望の背景が見えてきます

役職や性格、対話スタイル、背景まで自由に設定できる多面的なAI顧客ペルソナで、現場で実際に出会う複雑な買い手像を忠実に再現できる画面です。

質問で引き出す発注の背景

顧客が最初は口にしない予算の上限や社内の決裁の事情も、質問の順番を変えながら引き出せるようになります。UMU AIロープレでは、AI顧客の側に「適切に質問されたときだけ明かす条件」をあらかじめ設定できます。担当者は資料の説明ではなく、聞き出す側の組み立てを繰り返し練習できます。

移動時間でも、商談の練習を重ねられます

時間や場所を選ばず24時間モバイルで練習できることを示した画面です。段階別のレベル一覧とゲーム性のある達成度バー、チームのランキングが表示されています。

予定調整の要らない練習環境

次の同行を待たずに、その日の商談で詰まった質問をもう一度試せます。AIが顧客役を担うため、相手の予定を押さえる必要はありません。スマートフォンから回数の制限なく練習でき、移動時間でも初回ヒアリングの入り方を確かめられます。AIが引き受けるのは練習の相手役までで、案件ごとの判断は担当者の仕事です。

何を聞き漏らしたか、その場で分かります

練習を終えた直後に表示されるAI評価レポートの画面です。項目別のスコア内訳をもとに、多角的に振り返れます。

対話直後に出る項目別のスコア

「もっと課題を聞き出そう」で終わっていた振り返りが、どの質問が抜けていたかという具体的な指摘に変わります。UMU AIロープレでは、対話が終わった時点で導入からヒアリング、価値の伝え方、懸念への対応までを項目別に採点し、次に試す質問まで示します。同じつまずきを繰り返さずに済みます。

高単価の提案営業での活用事例

体外診断分野の大手企業

体外診断分野のリーディングカンパニーが、AIによるコーチングで医療機器チームの製品説明力と臨床コミュニケーション力を高めた事例のシーンです。

体外診断分野のグローバル大手企業では、研修担当者5名が営業1,500名を受け持ち、能力認定は四半期に1回が限界でした(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、準備ができた担当者から順に認定を受けられる体制を整えました。

その結果、認定通過者の実訪問における成約率が22.4%向上しました(出典:導入企業へのヒアリング)。少人数で多くの担当者を育てる構造は、制作会社の営業にも重なります。

高級アパレル・500店舗超

500店舗超を展開する高級レディースファッショングループで、エリア責任者が出張の移動中に商品の訴求ポイントとVIP接客のトークを確認している事例のシーンです。

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、新人の販売スタッフに高額品を買う顧客層との対話経験が不足していました(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、外資系企業の役員やファッションバイヤーなど、複数のAI顧客タイプを設定して練習できる環境を整えました。

その結果、スタッフが接客の組み立てを短期間で修正できるようになり、会員獲得率が前年比42%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。相手のタイプで話す順番を変える力は、制作案件の提案でも問われます。

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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
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