保険営業がうまくいかない時、どの段階で止まっていますか
「訪問の件数は落としていないのに、今月も提案まで進まない……」保険営業がうまくいかない時、意向把握（お客様の希望の聞き取り）のどこで話が止まったのかを、面談を終えた後に思い出せないことはありませんか。うまくいかない時期は、活動量、対話の中身、振り返りのいずれかで止まっています。まず、その切り分けから始めてみてください。
止まる場所は3つに絞れます
成果が止まる3つの段階
保険営業で成果が出にくい時期は、たいてい3つの段階のどこかで流れが止まっています。1つ目は活動量で、次の面談をどれだけ確保できているかを指します。2つ目は対話の中身で、意向把握から保障設計の説明までを、お客様の関心に沿って進められているかどうかです。3つ目は振り返りで、面談後にどこで話が止まったのかを記録に残せているかどうかです。この3つは、前の段階が次の段階の土台になる順序で並んでいます。そのため、後ろの段階だけを直しても、成果には表れにくくなります。ただし、この3つは当事者から見ると同じ重さに見えてしまうのです。
見落とされるのは対話の中身
うまくいかない時、多くの保険募集人がまず見直すのは活動量です。件数は日報に残るため、増減がはっきり分かります。一方、対話の中身は記録に残りません。お客様がどの説明で表情を変えたのか、どの質問の後に話が広がったのかは、面談を終えた本人の記憶にしか残りません。数えられるものだけを見直しているうちは、対話の中身に原因があっても、活動量の問題として片づけてしまいます。実行が難しいのは、この真ん中の段階に手を入れることだと言えます。
練習の設計が追いつかない3つの段階
うまくいかない時期は、訪問の件数より先に、次の面談をどこから作るかで手が止まります。紹介が途切れた後の声のかけ直し方は、集合研修の演習に入っていないことがほとんどです。件数の目標だけでは動きません。
面談の途中でお客様の関心がずれた時、質問を組み替える場面は、同僚とのロープレでは再現しにくいのが現実です。相手が遠慮して想定どおりに答えるため、想定外の反応への備えになりません。
面談後の振り返りは、うまくいかなかったという感覚だけが残りがちです。どの質問の後に話が止まったのかまで戻れないため、次の面談で何を変えるかが決まりません。そのため、同じ進め方を繰り返してしまいます。
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。
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。
相手の都合を待たずに練習を重ねられます
移動の合間に重ねられる対話練習
うまくいかない時期こそ、次の面談につながる声のかけ方を試す回数が要ります。UMU AIロープレでは、AIがお客様役を担うため、同僚や上司の予定を押さえる必要がありません。移動中や訪問の合間に、スマートフォンから一人で始められます。人前で失敗する気まずさもないため、言葉に詰まった場面を何度でもやり直せます。
伝わり方に応じて対話の流れが変わります
反応に合わせて変わるAIとの対話
同僚とのロープレでは、相手が遠慮して想定どおりに答えてしまいます。UMU AIロープレでは、説明が伝わればお客様役は次の関心へ進み、伝わらなければ質問を重ねたり判断を先送りしたりします。意向把握の途中で関心がずれる場面も再現されるため、その場で質問を組み替える練習ができます。
どこで話が止まったか、その場で分かります
練習直後に出る段階ごとの評価
振り返りが感想で終わると、次に何を変えるかが決まりません。UMU AIロープレでは、練習が終わると同時に、ヒアリングから反論対応までの段階ごとに評価が出ます。どの受け答えの後に話が止まったのかを、その場で確認できます。AIが担うのは反復練習と評価基準の統一で、お客様との関係づくりは引き続き担当者の仕事になります。
対話の質を同じ基準で整えた組織
生命保険分野の外資系大手企業
日本で事業を展開する生命保険分野の外資系大手企業では、新人営業の育成が支社ごとに進められ、指導の方法や基準が支社によって異なっていました（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、オフラインのOJT研修を受けるグループと、UMUで学習と練習を進めるグループを比較する検証を設計しました。
その結果、3カ月後にはUMUで練習したグループのお客様への提案数が30%増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。練習の回数が増えただけでなく、提案という活動そのものが動き出したことを示しています。
高級アパレル分野の大手企業
国内外に500店舗超を展開する高級アパレル分野の大手企業では、新人スタッフに高単価のお客様との対話経験が足りず、ベテランは値引きを起点にした接客に慣れている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、お客様のタイプごとに異なるAIの顧客役を設定して、店舗や地域をまたいで同じシナリオで練習できる環境を整えました。
練習のたびにスコアと改善点がその場で出るため、スタッフは自分の接客の進め方を短い期間で見直せるようになりました。その結果、導入した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%以上増加しました（出典：導入企業へのヒアリング）。
デモを予約する
UMUが選ばれる理由
UMUとは
導入実績
セキュリティ・コンプライアンス
AI活用基盤
