製品
ニーズ把握の対話を練習し、適切な質問を投げかけて深く聴くことで、表に出ていない課題を引き出すシーンです。

保険会社の営業のノルマが、月末より月初で決まる理由

月末が近づくと、まだ申込みに至っていない相手に時間を寄せることになります。ところが、その時点で会いに行ける相手がいるかどうかは、月初から中旬にかけての会話ですでに決まっています。保険会社の営業のノルマは月単位で締められることが多く、最後の数日は、それまでに積み重ねてきたものを確認する期間になりやすいのです。

結果は月末の前に決まります

月末の結果を決めているもの

保険会社の営業では、月末に会いに行ける相手が何人いるかで、その月の結果がほぼ決まります。最後の数日にできることは、すでに検討が進んでいる相手への確認や、提出済みの保障設計についての手続きを進めることに限られます。新しく相談の場をつくるところから始めれば、意向の確認から提案、ご契約の手続きまでにどうしても日数がかかるからです。もっとも、練習を重ねてもノルマの重さそのものが軽くなるわけではありません。見直せるのは、一件あたりの会話の中身だけです。それでも手を入れられる幅が広いのは、月末の動き方よりも、月初から中旬にかけての会話のほうなのです。ただし、この時期の会話は、これまで振り返りの対象になってきませんでした。

記録に残らない時期の会話

振り返りの対象になるのは、たいてい提案まで進んだ商談です。担当者が上司から受ける助言も、ご契約に至らなかった案件の見直しも、相手がすでに検討の段階に入った場面に集中します。一方、月初から中旬にかけて交わす、まだ決める段階にない相手との会話は、案件として記録されません。何を聞き、どこで話が途切れ、次に会う理由をつくれたのか。月末の選択肢を左右しているのはこの会話なのに、後から確かめる手がかりが残らないのです。

練習の題材になりにくい会話

練習が追い込みに偏る

ロープレの題材に選ばれるのは、保障内容への質問や、ご契約前の最終確認といった、相手がすでに決める段階に入った場面です。ただ、そもそも会いに行ける相手が少ない月には、一件あたりの会話を磨いても動かせる幅は限られてしまいます。

初期の会話が残らない

まだ案件になっていない相手との会話は、日報にも活動履歴にも一行しか残りません。そのため担当者は、上司との振り返りでも話題に上げられず、どこで話が続かなくなったのかを確かめられないまま、次の月を迎えてしまいます。

同僚では再現しにくい

支社の勉強会で同僚に相手役を頼んでも、まだ決める気のない状態を保ち続けることは難しく、数往復で商談の話に入ってしまいます。決めない理由を言葉にしてもらえないため、こちらの問いかけがどこで空振りしたのかも分かりません。

決める前の会話も、練習の対象にできます

役職や性格、対話スタイルや背景まで自由に設定できる多面的なAI顧客ペルソナで、現場で出会う複雑な顧客像を忠実に再現する画面です。

まだ決める段階にないAI顧客

役職や性格だけでなく、いま置かれている状況までAI顧客に設定できます。見直しを勧められても差し迫った必要を感じていない相手、家族に相談してから決めたい相手など、まだ決める段階にない人物像を用意して、そこから会話を始められます。決める直前の場面だけでなく、その手前の時期の会話も練習の対象に加えられるのが特徴です。

どこで話が途切れたか、その場で分かります

練習を終えた直後に受け取れる、AIによる評価レポートの画面です。項目ごとのスコアの内訳を示し、多角的に振り返れます。

練習直後に受け取る段階別の評価

練習が終わると、導入、状況の確認、情報提供、次に会う約束といった段階ごとに、スコアと講評が出ます。「全体的によかった」で終わらず、どの問いかけで相手の話が広がり、どこから反応が薄くなったのかを、その場で文章で確かめられます。案件になる前の会話にも、見返せる記録が残ることになります。

同じ場面に、何度でも付き合ってもらえます

実際の商談で交わされる非言語のサインや感情の動きを再現する、表情豊かなAIアバターの顧客が表示された画面です。

態度が変わり続けるAIの相手役

AIの顧客役は、こちらの問いかけ方に応じて反応を変えます。踏み込みすぎれば口数が減り、事情に沿って尋ねれば、暮らしの見通しや家族の状況を少しずつ話し始めます。同じ場面に何度でも付き合うため、聞き方を変えながら、次に会う理由をつくるところまで試せます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一までで、どの相手にいつ会うかの判断は担当者に残るのです。

保険の営業組織での取り組み

生命保険・全国の営業職員

導入事例です。大手生命保険会社の営業職員が、空港での待ち時間にスマートフォンで商品構成の説明を練習しているシーンです。

日本大手の生命保険会社では、従来の育成が商品知識の習得や資格取得に偏り、お客さまとの距離の縮め方を練習する手段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、顧客開拓からアプローチまでの自社の営業プロセスを、反復練習できるシナリオに落とし込みました。

その結果、「スマートフォンで場所を問わず対話型トレーニングができる」という声が現場から上がり、営業職員が自信をもってお客さまへ説明できる状態づくりが進んでいます(出典:導入企業へのヒアリング)。

生命保険・営業職員1万名超

導入事例です。大手生命保険会社の大規模な営業組織が、自宅での練習によって高い頻度で営業の備えを保っているシーンです。

営業職員が1万名を超える大手生命保険会社では、対人のロープレに気後れして練習に踏み出しにくく、練習の頻度が上がらないという課題がありました(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、質問を通じた関係づくりから、ニーズの把握、断られたときの対応までを含む20以上のシナリオを用意しました。

その結果、相手の予定を押さえる必要がなくなり、営業職員がスマートフォンから自分のタイミングで練習を続けられるようになりました(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
相談を申し込む