コーチングアシスタントの設定

AI for Sales

Jody Geiger

Co-Founder, AI Sales Studio

雑然としたテキストから構造化コーチングデータへ

$$左側に未整形の生テキストとして表示された文字起こし、右側に話者ラベルと色分けされたタグを使った構造化された文字起こし

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構造化が重要な理由：

  • 生の文字起こしは分析しにくい
  • パースにより話者とターンを分離
  • タグがコーチングの瞬間を特定
  • クリーンなデータで深いインサイトが得られる
AI for Sales

コーチングインテリジェンスのための応答タグ付け

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例
  • 3つの質問を連続して行った場合、強みとしてタグ付け
  • 異議への対応をスキップまたは急いだ場合、コーチング機会としてタグ付け
  • 明確な次のステップなく通話を終えた場合、クロージング漏れとしてタグ付け

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構造化されたタグ付けにより、エージェントはトーン・異議処理・クロージングの効果を評価するための文脈を得られる

  • タグの精度が高いほど、コーチングも的確になる
AI for Sales

コーチングプロンプトテンプレートの設計

プロンプトの構造：

Instructions: turn this transcript into actionable coaching

Analyze tone, objection handling, discovery quality, and closing effectiveness

Output as two strengths, two improvements, and one key takeaway

Match my coaching style: make it sound <encouraging/direct/analytical>
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文字起こしの根拠を用いたコーチングノートの解釈

構造化された出力

出力

  • 具体的・根拠に基づいた・実践的
  • 顧客の懸念に直接対応

改善点：

  • 価格説明を急ぎすぎた
  • 予算への異議へのフォローアップが不足

重要なポイント：

  • 価値を伝える場面ではペースを落とし、次に進む前に理解を確認する
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練習しましょう！

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