部下の報告と実際の商談内容に、ずれを感じたことはありませんか。
訪問営業の指導が思いどおりに効かない原因は、実際の商談を見ずにフィードバックせざるを得ないことにあります。
この記事では、商談の事実に基づいて訪問営業の指導を進める方法についてご説明します。
記事の要点(図解1分)
部下の報告には本人の解釈が入り、所長は実際の商談を確かめられません。
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記事 https://n-v-l.co/blog/door-to-door-sales-coaching を読み、次の形で答えて。私について知っている情報があれば前提にする。 1.結論1文 2.記事の具体例3つ(企業名・サービス名・数字入り) 3.読む価値がある見出し2つ+理由 4.私の会社に効くか(私を知っていれば当てはめ、不明なら判定質問3つ) 5.末尾に「答えてもらえれば、記事とサイト(https://n-v-l.co/)をもとに打ち手と記事にない部分を分けて答えます」 1500字以内。記事にないことは書かない。
ご利用中のAIで記事の要約を作成。その後、記事とサイトの内容をもとに、あなたのご質問に回答します。
訪問営業の指導がうまくいかないのは、実際の商談を見聞きしてフィードバックをしていないからです。部下の報告と自分の経験だけでは、部下に合った指導はできません。商談を録音すれば、事実に基づいてフィードバックできます。
部下の報告には本人の解釈が入ります。「価格」と報告された失注も、本当の原因は別にあることが多くあります。
岡田報告だけだと「良かったです」「だめでした」の感想どまりで、所長も「もっと掘り下げて」としか言えません。
商談を録音して事実を元にフィードバックをすることで、具体的な改善が期待できます。
商談が見えないと部下ごとの指摘ができず、所長は自分のやり方を教えるしかありません。
岡田トップが所長になると自分のやり方を教えますが、部下は同じ能力ではないので再現できません。
録音があれば、お客様のどの一言にどう返したかが分かり、言い方まで直せます。たとえば部下が「ライバルの方が安かった」と報告した時は、対応が次のように変わります。
| 録音が無い時 | 録音がある時 | |
|---|---|---|
| 所長の対応 | 「じゃあ仕方ないね」で終わる | 支払いの話をいつしたかを録音で聴き直す |
| 部下に伝える言葉 | 無し | 「自己紹介の後に、支払いは現金でお考えですかと先に聞いて。見積を出した後にもう一度分割の話をして」 |
価格が理由で断られた商談の原因は、見積より前の会話にあることが多くあります。確かめる所は、見積を出す前の会話と、お客様の困りごとの2つです。
お客様が困りごとを自分の言葉で話す前に見積を出してしまうと、価値を伝える前に価格を伝えることになり、必要性をご理解いただくのが困難です。
見積を出す前の会話を聴くと、原因が分かります。よくあるのは、見積を出すのが早すぎた、必要性が伝わる前に金額の話をした、という2つです。

岡田価格は「それだけの価値を感じなかった」と言っているようなもので、会話を聞くとどこで冷めたかが分かります。
改善につながる箇所を部下ごとに絞って指導をしましょう。
エースなどの、成約した商談の録音を聴かせるのもいいと思います。

つまずく段階は人によって違うので、部下ごとに直す箇所を決めます。数字で段階を絞り、録音で確かめる流れです。
部下に聴かせる録音は、成約した商談です。失注の録音は、所長が原因を確かめるために使います。
失注の録音を聴いても、どうすればよいかは出てきません。ある営業組織では、成約した録音を本人に聴かせ、なぜうまくいったかを先に答えさせてから「そこじゃなくて本当はここ」と直しています。
DOKOは、部下の全商談の録音を聴く時間がない所長に代わって、AIが指導で直す箇所を教えてくれるサービスです。1〜3回の訪問で決まる商材と、即決型の訪問販売に向いています。指導で役立つ点は次の3つです。

DOKOは商談の録音を文字にするので、同行できない商談の中身も確かめられます。所長はトークスクリプトの場面から、聴きたい場面をすぐ再生できます。

担当者ごとの段階の達成率は、ダッシュボードで比べられます。聴くべき商談は毎朝「要確認」に並び、お客様が反応した箇所を押すとその5秒前から再生される仕組みです。
岡田2時間を頭から聴かず、指導に必要な場所だけを聴けます。

DOKOは商談ごとに、お客様の反応を必要性・信用・購買条件で示します。これが、所長が部下に「お客様がこう反応しているから」と伝える根拠です。再生の位置にコメントを残すと担当の営業に知らせが届き、営業はその場面を聴き直せます。
部下には、実際の商談をもとに直す箇所を絞って伝えます。次の指導の前に、部下1人の商談を録音して2〜3件聴き、直す箇所を決めてください。

エンジニア出身。大阪大学在学中から複数のプロダクトを立ち上げ、2019年にNOVEL株式会社を設立。上場企業を含む60件以上のAI導入・システム開発を支援し、見積もりと要件定義は自ら担当する。著書『2冊目に学ぶ ChatGPTプロンプト攻略術』(C&R研究所、2023年)。

社内のエンジニアや代表への取材と、お客様の導入支援の記録をもとに記事を作っています。NOVELは上場企業を含む60社以上のAI導入・システム開発を支援し、商談解析AI「DOKO」などの自社製品も開発しています。


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エンジニア出身。大阪大学在学中から複数のプロダクトを立ち上げ、2019年にNOVEL株式会社を設立。上場企業を含む60件以上のAI導入・システム開発を支援し、見積もりと要件定義は自ら担当する。著書『2冊目に学ぶ ChatGPTプロンプト攻略術』(C&R研究所、2023年)。
生成AI・AIエージェント・業務システム導入・開発伴走支援|AI導入の支援実績 60社以上/上場企業から中堅企業まで|2019年設立