AI時代の新潮流! 音声×AIがもたらすビジネス革命 第4回 営業を進化させる『音声×AI』活用法

画像提供：マイナビニュース

ChatGPTなどの生成AIの登場により、4度目のAIブームが到来したといわれています。

文章や画像、音楽、動画などのコンテンツづくりなどもAIが担うことができるようになり、私たちの働き方やビジネスの世界が大きく変わりつつあります。

今回のAIブームは、過去の一過性のものとは異なり、インターネットやスマートフォンと同じように私たちの生活に不可欠な存在として定着するでしょう。

ビジネスにおけるAI活用も一層進み、AIを活用する企業とそうでない企業の競争力の差は、ますます広がっていきます。

本連載ではAI活用が当たり前になる社会においてこれまで価値を見出されてこなかった「音声」の可能性について紐解いていきます。

これまでの連載では、AI時代における音声データの可能性や活用基盤の整備について解説しました。今回からは、営業やマーケティング、人材育成など、実際の業務での音声AIの活用法を取り上げます。

第4回では、営業活動における「話し方・話している内容・行動」の最適化について紹介します

○「話し方」の最適化

話し方には人それぞれのクセがあり、自分では気づきづらいものです。

お客様との会話を録音してAIで解析すると、話すスピードやトーク比率、抑揚、相手に被せて発言した回数、沈黙回数、フィラー回数(フィラー：「えー」「あのー」など、次の言葉を選んでいる間の隙間を埋める言葉)、会話のラリー数といった話し方の特徴を定量的に可視化できます。これにより、営業担当者に「自分は早口だったのか」「話しすぎの傾向があるのか」といった気づきをもたらします。

解析項目の目標値は、顧客の属性や取り扱う商材によって変える必要があります。例えば、忙しい役職者に対してゆっくり話してしまうと信頼を得られないかもしれませんし、説明が複雑な商品の場合、早く話してしまうとお客様が内容を理解できず、意図しないクレームに繋がってしまうかもしれません。

まずは上記のような項目を分析できる音声解析ツールを使って、音声データを蓄積します。そこからハイパフォーマーとミドルパフォーマーの話し方を比較してどの解析項目に開きがあるのかを分析します。

数値に開きがある項目を標準化するにはどうしたら良いか、お客様が好まれる話し方はどんな話し方なのかといった2軸から自社に合わせた目標値を設定するのがおすすめです。

弊社のインサイドセールスでは、電話をかける際に目標数値に近い話し方を意識的に取り組むことで、新入社員が入社後1か月程度でフィラー回数を12回台から8回台、トーク比率を65%から58%に抑えるといった改善が見られました。
○「話している内容」の最適化