賃貸住宅の営業で、条件表に載らないことを聞けていますか
希望条件はひととおり伺ったはずなのに、内見のあとで「なんとなく違うんです」と言われることがあります。家賃の上限も間取りも駅からの距離も、条件の欄には収まります。ただ、その方が暮らしの中で何を大事にしているかまでは、欄に書ける形になっていません。決め手になる部分は、聞かれないまま通り過ぎてしまうのです。
条件と決め手は、別のものです
希望条件は、4つの項目で伺えます
接客の入口で伺う希望条件は、多くの場合4つの項目に収まります。家賃の上限、間取り、駅からの距離、入居の時期です。家賃の上限は予算の範囲を示し、間取りは必要な部屋数と広さを示します。駅からの距離は毎日の移動時間に関わり、入居の時期は引っ越しの段取りに関わります。いずれも数字や選択肢で書けるため、そのまま物件を絞り込む条件として使えます。ここまでは、聞き漏れさえ防げば誰が担当しても同じ精度で進められる部分と言えます。ただ、条件に合う物件をご案内したあとに、もう一段伺っておきたいことが残ります。
決め手は、項目の外にあります
条件に合う物件をご案内しても、内見のあとで判断が止まることがあります。理由を伺っても、ご本人もうまく言葉にできないことが多いものです。朝の日当たり、隣の部屋との音の伝わり方、帰り道の雰囲気、荷物を持って階段を上がる感覚。こうしたことには、条件の欄に項目がありません。項目がないので尋ねられず、尋ねられないので言葉にもなりません。住まいの感覚を言葉にするのは、どなたにとっても難しいことです。だからこそ、決め手を引き出すのは条件の聞き取りとは別の作業になるのです。
問いを練習する場が足りません
接客の研修では、伺うべき項目を漏らさないことが中心になります。家賃の上限や入居の時期を確認する順番は身につきますが、練習の範囲も項目の中で完結してしまいます。項目を埋め終えた時点で、聞き取りは終わったものとして扱われがちです。
項目の外を尋ねる問いには、決まった形がありません。そのため教える側も、どう聞けばよいかを言葉で示しにくくなります。だからこそ若手は、ベテランの接客に同席して感覚をつかむしかなく、その機会も限られてしまいます。
同僚を相手にした練習では、答える側も暮らしの実感を持っていないため、引き出す練習になりません。だから実際の接客で試すことになりますが、その場では何が効いたのかを確かめられず、振り返りも「もう少し丁寧に」で終わってしまうのが現実です。
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。
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。
問いを投げて初めて、事情は開きます
質問によって初めて開く事情
UMU AIロープレでは、条件は言えるものの決め手を言葉にしていないお客様を、AI顧客として設定できます。設定した事情は、担当者が適切に尋ねたときにだけ開きます。そのため、項目を確認するだけの会話では最後まで出てきません。どんな問いが事情を開いたのかを、接客の前に手元で確かめられます。
来店のたびに異なる相手を想定できます
複数のお客様像を設定した練習
来店されるお客様が何を大事にしているかは、それぞれ異なります。UMU AIロープレでは、性格や対話の進め方、気にしている点を設定して、複数のお客様像を用意できます。同じ問いでも相手によって返り方が変わるため、どの聞き方が届きやすいかを比べながら試せます。属性から要望を推し量るのではなく、本人に尋ねて確かめる進め方を、そのまま練習に置けます。
何が効いたのかを、その場で確かめられます
対話直後に届く構造的な評価
練習が終わると、UMU AIロープレはプロセスごとに分けた評価をその場で示します。入り方、ヒアリング、ご提案の順に、どこで話が浅くなったのかを具体的に確認できます。AIが担うのは、反復練習と評価基準をそろえるところまでです。どこまで踏み込んで伺うかは、目の前のお客様を見ている担当者が決めます。
聞き出す力を鍛えた現場の例
生命保険・大手営業組織
日本の大手生命保険会社では、対人のロールプレイングに気後れする担当者が多く、質問を通じて相手の事情を引き出す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、質問による関係づくりから顧客のニーズ把握までを、スマートフォンからいつでも練習できる形に組み替えました。
その結果、練習に踏み出すためらいが下がり、担当者が自分のペースで対話の型を磨き続けられる状態になりました(出典:導入企業へのヒアリング)。
高級アパレル・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、新人の販売スタッフに高価格帯のお客様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、重視する点の異なる複数のお客様像を設定して、店舗や地域をまたいで同じシナリオで練習できる体制を整えました。
その結果、会員獲得率が前年比42%増加し、対話の質の底上げがそのまま来店客との関係づくりに結びつきました(出典:導入企業へのヒアリング)。