2024.08.08
アポ獲得数”2.6倍”のウソみたいな本当の話。ヒントはテレアポ営業の教育にあった!
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テレアポ営業の架電チームにとって『アポ獲得数の増加』は最重要課題。特に営業マネージャーは、多忙な日々の中、さまざまな施策を練っていることでしょう。
とはいえ、「時間がなくて施策を実行に移せない…」、
「結局はトップ営業マンのパフォーマンス頼りになっている…」
と、頭を抱える営業マネージャーも多いのではないでしょうか?
しかし、トップ営業マンだけでは、アポ獲得数を劇的に増やすことはできません!数字を伸ばしていくには、属人的な営業体制から脱却していく必要があります。まずは「教育」を見直してみませんか?ある企業では教育を見直したことで、2ヶ月でアポ獲得数が2.6倍に増加した事例があります。
そこで本記事では、アポ獲得2.6倍に導いた企業の事例を基に、チーム全体の営業力を向上させるコツを紹介します。
目次
いま「教育」を見直すべき理由
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営業のチーム内は「ローパフォーマー(営業マン)」と「ハイパフォーマー(トップ営業マン)」で営業成績に大きな差が出てしまいます。
そのため成果を支えるトップ営業マンや営業マネージャーが1人辞めるだけで、事業全体の成績が落ちてしまうこともあるのです。
継続的にアポ獲得数を伸ばすには、長期的な視点で人材を育成して組織を強化することが重要です。
トップ営業マンの成果をさらに伸ばす施策よりも「チーム全員をトップ営業マン」に近づけるための教育に注力すべきと言えます。
教育に成功した事例
実際に、チーム全体の営業力を引き上げることに成功した事例から、どのような教育をしたのか見ていきましょう。
ある企業では、「AI音声解析システム」の導入により、チーム全員を大きく育てることにつながりました。AIの音声解析機能を用いて、トップ営業マンのトークスキルをすべてマニュアル化したことで、チーム全体のアポ獲得数が2.6倍になったのです。
それでは成功した企業は、これまでの教育と何が違ったのでしょうか?教育に成功した企業の軌跡を紹介します。
なぜ「トップ営業マン」に育たない?
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- 企業情報
- BtoB向けIT事業者
- 従業員規模50~100名
- 架電人員:6名
まずは、この企業がどんな課題に直面していたかを見ていきましょう。これらの課題はあなたのチームにも当てはまるのではないでしょうか?
なぜ営業マンが育たなかったのか?
トークスキルは営業マンの経験や感覚的な部分が多く、言語化が難しいためノウハウが共有されずに場当たり的な教育体制になっていました。
属人化した営業スタイル
営業は個人の特性が強く反映されやすく、営業スタイルが属人化していました。話す内容や顧客への対応方法は、営業マン自身の感覚と経験が頼りで、手法の確立が難しい要素が多いためです。
場当たり的な指導
トークスキルは営業成績に直結する一方、トップ営業マンに「トークのコツ」を聞いても感覚的で言語化できない場合がよくあります。指導者の成功体験に基づいたトークスキルでは的確な教育が難しく、そのときの状況に応じて対処する、場当たり的な指導になってしまっていました。
営業マンが育つ前に離職してしまう
成功体験や感覚を基準にした教育では、「その人だからできるのではないか」「人によって教え方が違う」「合理的でない」などの不満が生まれます。教育体制を受け入れることができずに、辞めてしまうこともありました。
指導者のリソースがない
理想の教育方法はわかっているものの、多くの営業マネージャーは、プレイングマネージャーとして、営業活動も積極的に行っています。マネジメントだけに専念するのは難しいのが実情でした。
営業マンの教育・ロープレには多くの時間がかかるため、定期的な実施が難しく、営業トークの課題発見やフィードバックができていませんでした。
多くの企業でも教育は課題になっている
実際にコールセンター白書2022の「コールセンターの運営課題」に対する調査によると、55.2%の企業が「オペレーターの採用・育成」に課題を感じていると回答しています。次に、49.4%の企業が「オペレーター1人あたりの生産性の向上」と、回答。
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このことから多くの企業で教育の重要性は理解しているものの、営業マンの成長に課題があると分かります。では、この企業がどのようにして教育方法を変えたのでしょうか。
【教育×AI】音声解析が営業力の強化に貢献
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教育方法の刷新に一役買ったのが、「音声解析」の導入です。
「音声解析」とは、AIを用いて通話内容を分析するシステムです。通話データをAIが分析し、話速や相槌回数、頻出ワードなどを数値やグラフで定量的に評価します。
これまでの教育は、録音した通話内容を営業マネージャーが1件ずつ確認して指導していましたが、AI音声解析を活用することで効率的に指導ができます。
定量的な教育・評価が可能
音声解析を利用すれば、音声データを自動的に分析し教育に活用することができます。音声データをAIが分析してトーク内容を数値化、テキスト化、グラフ化します。
たとえば、トップ営業マンのトーク内容をテキスト化したり、話速や声のトーンなどを数値化したりすることが可能です。その解析結果をもとに、定量的な教育・評価ができるのです。
声が暗い、元気がない、感情がこもっていないなどの定性的な指導ではなく、数値データに基づいて定量的な指導が可能になるのです。「被り回数が多いので減らそう」、「トップ営業マンのAさんと比べると、ラリー回数が少ないので増そう」などの指導が可能です。
このような定量的なデータが基準であれば、営業マネージャーからのフィードバックにも説得力が生まれるでしょう。
自走できる環境が作れる
向上心のある営業マンへ目指すべき数値や基準を明確にすると、自分の数値と照らし合わせて自ら学習することができます。
「トップ営業マンのAさんと比べると話す速度が遅いから、もっと早く話すようにしよう!」と、明確な目標に向かって自分で調整できるからです。
営業マンが自身の数値データを振り返って自己学習をすることで、チーム全体がトップ営業マンへ近付いていきます。
管理・教育工数の削減
文字起こしやNGワード検知などで、一つひとつの通話録音を聞かなくても営業マンの課題内容を把握できます。教育や録音を確認する作業をAIに任せられるので、営業マネージャーの負担も減り、その分の時間を別の業務にあてられます。
架電チームに特化した音声解析ツール「Call Analytics」
この「音声解析」を利用した教育を実現したのが「Call Analytics」です。
「Call Analytics」は、営業電話の「トーク力」をAIによる音声解析が定量的に可視化し、トップ営業マンを量産するツールです。
トークスクリプトでカバーできなかった点を定量化するのが「Call Analytics」の特徴です。例えば下記のような、これまで言語化できなかったノウハウを可視化できます。
・被り回数(平均被り回数)
・沈黙秒数(平均沈黙秒数)
・ラリー回数
・話者比率
・話速
・声の高さ
これらの要素を通話データから自動で解析し、マニュアル化することが可能です。それらをチームに共有することで、自走できる環境が整備されるでしょう。さらには、「Call Analytics」には下記の機能も内蔵されています。
機能 | 内容 |
---|---|
音声解析 | 被り回数/沈黙秒数/ラリー回数/話者比率/話速/声の高さ |
禁止ワード分析 | NGワードを登録し、会話中に使用した回数を表示する |
音声テキスト化 | 通話音声をテキスト化する |
トークチェック | 営業マン自身が音声解析の数値を簡易チェックできる |
トークロープレ | 2名でロープレした後、解析結果が表示される |
感情解析 | お客様の感情の解析結果を通話ごとに表示する |
頻出ワード分析 | 言い過ぎているワードを表示する |
ベストプラクティス | トップ営業マンを手本とした指標を作成しフィードバックへ活用する |
これらのデータが可視化されることで、個人が数値をチェックして改善に向けて動き出すことができるのです。
「Call Analytics」を使用してアポ数が2.6倍に
では、この「Call Analytics」を利用してどのようにアポ獲得数が2.6倍になったかを見ていきましょう。
- 企業情報
- BtoB向けIT事業者
- 従業員規模50~100名
- 架電人員:6名
導入後、何を行ったか
導入後1ヶ月間は通話データの定量化に注力することに。トップ営業マンのTさんとほかの営業マンの電話を徹底的に比較しました。
成果の高かったTさんは、平均通話時間が6分前後と長く、トーク・リッスン比率(営業マンが話している時間と、聞いている時間の割合)が67〜8%程度と大幅に高いことが分かりました。またラリー回数も多く、一度に話す内容は短いという特徴もありました。
Tさんは通話時間が長く、会話の中でお客様としっかりラリーできています。ほかのメンバーには、トーク・リッスン比率が60%になることを目標として設定することに。加えて、ラリー回数を増やすために、「もっとお客様の業界について学ぶ」などのアドバイスをしました。
導入後の成果
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全体のアポ獲得数は2.6倍に向上し、加えて、メンバー間でアポ獲得率の差が小さくなりました。トップ営業マン頼みではなくなり、チーム全体の営業力の底上げに成功したことが一番の成果でしょう。
今は沈黙秒数、被せ率、声のトーンなども目標を数字(スコア)で周知することで、メンバー一人ひとりが架電後のスコアを見て改善できる環境を整えています。
まとめ
アポ獲得数の2.6倍を実現するために、教育に注力した事例を紹介いたしました。結論として、音声解析によるデータ化を基にしたマニュアル整備と、その先にある自走できる教育体制の確立こそが理想のチーム作りのため重要なものでした。AI音声解析「Call Analytics」を内蔵した「List Navigator.」については、下記の資料からお気軽にご覧ください。