セールストークはプロンプト。

LLM（大規模言語モデル）のプロンプト作成において、セールスのクロージングトークのテクニックを応用することは非常に有効です。セールスの現場で培われたクロージングテクニックは、相手から望ましい回答を引き出すための強力なツールであり、これをプロンプト作成に応用することで、AIからの良い回答を引き出させることができます。本記事では、主要なクロージングテクニックとその応用方法について詳しく解説します。

1. Assumptive Close（仮定クロージング）

相手が既に同意していると仮定して質問を進める方法です。プロンプトでも、肯定的な前提を持つ質問をすることで、具体的な回答を引き出しやすくなります。

例

セールストーク: 「この商品を使い始めるのはいつがよろしいでしょうか？」
LLMプロンプト: 「次のステップに進む準備はできていますか？」

2. Alternative Close（選択肢クロージング）

相手に二つの選択肢を提示し、どちらかを選ばせることで、購入を決定させる方法です。LLMのプロンプトでも、AIに明確な選択肢を与えることで、より具体的な回答を得られます。

例

セールストーク: 「赤と青、どちらの色をお選びになりますか？」
LLMプロンプト: 「このプロジェクトの優先度は高いですか、それとも中くらいですか？」

3. Summary Close（要約クロージング）

提供した情報や利点を要約し、相手に意思決定を促す方法です。LLMのプロンプトでは、要点を整理して提示することで、網羅性の高い回答を引き出すことができます。

例

セールストーク:「この商品は価格もお手頃で、品質も高い。どう思いますか？」

LLMプロンプト:「この説明で重要なポイントはすべてカバーされていますか？」

4. Validation Close（検証クロージング）

相手の理解や同意を確認しながら進める方法です。プロンプトでも、自分の意見や理解度を確認することで、次の質問にスムーズに移ることができます。

例

セールストーク: 「この機能が特に便利だと思いませんか？」
LLMプロンプト: 「この方法が最も適していると思いますか？」

5. Reluctant Close（躊躇クロージング）

相手がまだ決めかねている場合に、その不安を解消しながら進める方法です。プロンプトでも、質問の不明瞭な点を取り除くことで、具体的な回答を引き出します。

例

セールストーク: 「まだ迷っている点があれば、何でもお答えします。」
LLMプロンプト: 「他に確認したいことがあれば教えてください。」

まとめ

セールスのクロージングテクニックをLLMのプロンプト作成に応用することで、AIからの応答率や満足度を向上させることができます。Assumptive Close、Alternative Close、Summary Close、Validation Close、Reluctant Closeといったテクニックを効果的に活用し、プロンプトを工夫することで、人ともAIともより良いコミュニケーションを実現できます。これらのテクニックを組み合わせることで、AIとの対話がよりスムーズになり、期待通りの結果を引き出すことができるでしょう。