オンライン商談のデータ活用が進む今、企業では対面商談の「ブラックボックス化」があらためて課題となっています。契約締結の鍵を握る対面商談のデータの多くが、担当者個人の記憶に埋もれてしまっているのです。本連載では、なぜ今、対面商談のデータ化が不可欠なのかを解説。また、AIを活用した対面商談で実現できる「真の顧客理解」と「営業効率化」の重要性に迫ります。
属人化から脱却し、再現可能な成功パターンを構築する
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「あの人はなぜ売れるんだろう？」。多くの営業組織で、ハイパフォーマーの存在は一種の神話のように語られがちです。そしてその成功要因は、本人の才能や経験といった「なんとなく」の要素に帰結し、組織での「再現性」を追求するのは困難でした。
対面営業の現場がブラックボックスである限り、ハイパフォーマーとそれ以外の営業担当者との間に存在する「決定的な違い」を客観的に捉えることはできません。
この壁を乗り越える鍵となるのが、対面会話の可視化です。会話をデータとして捉えられるようになれば、「強い営業」の具体的な行動や話し方の特徴を抽出でき、育成や改善につなげることが可能になります。
自動車ディーラーの「対面商談」可視化の実例
会話の可視化とデータ活用が現場にもたらす効果を示す実例として、ある自動車ディーラーの取り組みを紹介します。同社では、2024年より営業スタッフの対面接客に対面会話解析AIを導入し、数百件規模の商談データを蓄積・分析しました。
【取り組みのプロセス例】
1．商談の一連の流れを「商品説明」「顧客理解」「ニーズ把握」「合意形成」「クロージング」といったトピックに分類
2．それぞれのトピックで、ハイパフォーマーが話している「キーワード」をピックアップする
（例）
「ニーズ把握」のキーワード例：検討、予算、何人、使う、機能、便利、不便、欲しい、必要、気になる、なぜ、きっかけ
「顧客理解」のキーワード例：おこさま、趣味、家族、支払い、住まい、勤め、使用、車種、どちら、主に使用、通勤距離
3．商談中に発話されたキーワードを分類し、カウントする（対面会話解析AIなどを活用）
4．ハイパフォーマーとそれ以外のメンバーの商談を比較し、トピックごとのキーワード出現比率を数値化し、違いを見つける
（例）
ハイパフォーマーは「ニーズ理解」と「顧客理解」のトピックに紐づくキーワードの発生率が高い
5．ハイパフォーマーとそれ以外のメンバーの違いを比較し、どのような発言が成果につながったかを考察する
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- この記事の著者
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株式会社RevComm 松本佳樹（マツモト ヨシキ）
新卒でリクルートグループへ入社。エンジニア領域における人材紹介・派遣を担当。国内最大手の通信企業やネット広告代理店などのエンタープライズ領域の深耕営業から中小企業領域における新規開拓を通して、幅広い業界や業種へ人材サービスを提供。その後、求人検索エンジンを運用するIndeed Japanに1年間従事した後、202...
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