ハイパフォーマーとローパフォーマーの決定的な違い
解析によって、ハイパフォーマーとローパフォーマーの商談には具体的な違いがあることがデータで裏づけられました。
たとえば、ハイパフォーマーは商談で顧客のニーズや背景情報を深く引き出し（家族構成や用途などを質問）、その情報をもとに顧客に合わせた提案を行う傾向が明らかになったのです。一方でローパフォーマーは、十分なヒアリングができておらず提案に説得力を欠くケースが多いことも浮き彫りになりました。
この差はとくに自動車の購入プラン（残価設定ローン）の説明で顕著でした。ハイパフォーマーは顧客の家族構成や用途などの情報をもとに、“グレード”や“オプション”プランを提示し、顧客が理解しやすい言葉や順序でメリットを伝え、成約に結びつけていたのに対し、ローパフォーマーはその説明が不十分だったのです。
ハイパフォーマーの商談を解析することにより、商談が「なぜ」うまくいっているのか、また、「どのように」お客様と話をしているのかが見えてきます。複数のハイパフォーマーによる複数の商談を注意深く分析することで、ハイパフォーマーとそれ以外のメンバーの違いは「傾向」として出現します。
ハイパフォーマーの「トーク」を可視化する
商談の成功には、顧客との会話内容だけでなく、その「話し方」が大きく影響します。AIの活用で、ハイパフォーマーの商談から次のような具体的なデータを抽出できます。
- トークスクリプトの可視化：どのような順序で、どのような質問を投げかけ、どのタイミングで提案を行っているのか。具体的なトークの流れを文字データとして記録できます。
- 話し方の可視化：一方的に話す割合（トーク比率）はどうか？ 顧客の質問に対して、どのくらいの速さで返答しているか（反応速度）。適切な間合いで相づちを打っているか（顧客との対話量）。話す速さ、声のトーンや抑揚はお客様によりそったものとなっているか。
これらのデータから、ハイパフォーマーが意識的、あるいは無意識的に行っている「顧客を惹きつける話し方」を客観的に分析することが可能になります。たとえば、多くのトップセールスは、顧客の話に耳を傾ける時間が長く、トーク比率が低い傾向にあります。また、特定のキーフレーズや、共感を呼ぶような相づちの打ち方、質問に対し回答を始める間合いの取り方にも共通のパターンが見られるかもしれません。
成功パターンを「再現可能な型」にする
対面会話をデータとして蓄積・分析することで、これまで言語化が難しかったハイパフォーマーの「暗黙知」が「形式知」へと転換されます。これにより、単なる成功体験談ではなく、組織内で共有され、再現が可能な「成功の型」として組織全体で共有できるようになります。
たとえば、次のような施策・指針を提供できます。
- 新任の営業担当者には、トップセールスの商談データから抽出された「効果的なヒアリングの質問集」や「提案のタイミング」をまとめたナレッジを共有する
- 営業マネージャーは、チーム全体のトーク比率を比較し、一方的な説明になっていないかを確認。定量的な数値を用いて改善のアドバイスを行う
- お客様の質問に対して「間」が空きすぎている担当者が多い場合、想定問答集を充実させるといった具体的な対策を講じる
