生命保険の営業マンをしています。初めて9ヶ月になりますが、見込み客の減少と日々格闘しています。 見込み客発見の方法についてどんなことをされているか?生命保険営業の方、アイデア共有願います。自分としては、ある業種に絞っての飛び込み訪問・ベースマーケットの掘り起こし、定期訪問先作りと定期訪問先での 紹介依頼、契約いただいた方、お話させていただいた方への紹介依頼です。 これで回っていないのが現状なので、その他人の集まる場所に行く、具体的に●●のようなお話があったら と思います。 自分でも考えていますが、共有できるアイデア等あればよろしくお願い致します。 質問日 2011/05/10 解決日 2011/05/25 回答数 2 閲覧数 8524 お礼 500 共感した 0 みんな悩むことは一緒。 長く続けたいなら、「仕組み」をつくるしかない。 代表的なのは、法人の福利厚生プランの提案でしょう。 ただどんな仕組みであれ、「自分」が実行できなければ意味がない。 そういう意味では、成功例はあくまで参考で、共有することはほぼ不可能と思います。 基本的に自分で見つけるしかなく、見つけられなければ辞めるしかない。 という業界ですから。 回答日 2011/05/11 共感した 1 生命保険の営業はまずは身内からです。親、兄妹、親戚、それらの知人と広げていきます。 回答日 2011/05/10 共感した 0
私は、毎日のお客さまとの触れ合いの中で、「いかにお客様のお役に立てるか」ということを常に考えております。私たちの日々の研鑽による成果は全て、お客様のお役に立つためのものです。日々の研鑽の積み重ねが、お客様からのご紹介の連鎖を生み、私たちを必要として下さる方を増やしていきます。 当社、ライフサポートでは、こういった日々の研鑽ができる環境作りを意識して設立しました。 時代は激変しています。私たちも最先端の情報を捉え、最先端のサービスやノウハウを毎日取り入れて行かなければならないのではないでしょうか。一度しかない人生です。どれだけ自己実現ができるか、挑戦したくはありませんか。 やる気のある貴方であれば、初回無料コンサル行います。 現状の問題点を洗い出し、解決策を導きます。具体的には ・行動管理アドバイス ・トークチェック&トーク提供 ・マーケティング ・個別の商談についての相談 その後、もし継続的に希望される場合には 1回のコンサル32, 400円 (ただし、1か月の回数無制限サポートプランであれば54, 000円) ただし、当社への入社希望の方であれば無料で承ります。詳しくはこちらへ。 皆様とお会いできる日を楽しみに待っております。 無料相談を希望する
私は、各分野(体作り、WEBマーケティング、広告、経営、ロジカルシンキング、、)にメンターがいて、日々インプット・アウトプットして自分自身をバージョンアップさせています。 コンスタントにかなり自己投資をしています。 銀座で、トップクラスのマーケッターから「WEB広告」について教えて頂いておりました。 その時に、そのメンターから、このような質問があったのです。 『「プレゼント」と、「ギフト」の違いって分かりますか?』 分かりますか? ちょっと、考えてみてください。 なぜ、こんなことを考えるか? 「プレゼント」も「ギフト」も贈り物を意味する言葉ですが、使われ方に違いがありませんか? 保険営業 見込み客ができないたった一つの理由と、見込み客を増やすための発想と行動. ■プレゼント:親しい人に贈る愛情や友情など気持ちを込めた 私的な贈り物 。 ■ギフト:お中元やお歳暮など社交上の慣例としての意味が強い。 どちらかと言えば、 目下から目上に贈る物 。 言われてみれば、当たっています。 具体的に商売にどのような影響があるか? Yahoo、Googleで検索したときに、 「プレゼント」で検索した人が求めている検索結果と、「ギフト」で検索した人が求めている検索結果がちがう ということです。 加賀田 この話が、「当たり前だ」と思う人は、マーケティング・セールスが強いでしょう。 「はっ」と気づいた人は、これから、マーケティング・セールスが強くなっていくでしょう。 「へっ?」と思った人は、勉強しましょう^^ トップマーケッターは言葉の違いに敏感なのです。 もちろんトップセールスも、プレゼン中の言葉使いに、とても注意しています。 しかし、いきなり商談で言葉遣いに注意しようとしても、適切な言葉が出てこない場合があります。 ですので、その場で適切な言葉が出てくる為に、事前の営業台本(トークスクリプト)作りが重要なのです。 そして、 営業台本(トークスクリプト)作成の肝は、「言葉使い」 なのです。 2、保険営業マンのための営業台本(トークスクリプト)の具体例はこれだ! トップセールスは常日頃から ク ロージングトークを考えています。 営業では、商談後半のクロージングより、商談前半の人間関係構築が重要です。 ただし、人は、感情で動くので、後、一歩で成約するクロージングで、お客様の感情を高めることも重要です。 ベタな(王道の) 「すぐ役立つクロージングトーク」 の例で、このようなトークの話になりました。 ■営業マン 愛は、 お金で買えますか?
営業がニガテで困っている人も、最新の購買心理学で、自然にお客様の「欲しい!」を引き出す「ミリオンセールスアカデミー® 台本営業®セミナー」についてもっと詳しく見る 5、保険セールスのマインドセット:セールスの目的は「もしもの場合から守る」こと 加賀田 顧客の単価が低い ので上げたい。 アポ、 説明のあと、 クロージングが上手くいかない 。 この様に悩んでいらっしゃいましたね。 そうなんです。 ついつい、 単価が低くなってしまう のと、 最後のクロージングで押せない ので、いつも代理店の社長に指導されてるんです。 加賀田 ズバリ、結論からお話しします。 セールスの目的 は、 「お客様の現状を守ること」 ではないのです。 「もしもの時から守ること」 です。 は? どう言うことですか? 加賀田 災害が起きると、いつもこのことを思い出します。 災害時に被害にあわれた方の心中を察すると、本当にいたたまれない気持ちになります。 はい。 分かります。 加賀田 ある水害被害の報道がされた時に、保険のトップセールスと損保の話になったんです。 トップセールスレディ お客様が、火災保険の契約をしていれば、水害が必ず補償されるわけではありません 。 水害補償のある契約(水災補償特約)が必要なのです。 加賀田 もし、あなたが保険の営業マンであったらお客様に、おすすめすべきですよね。 ただ、実際のご契約時は、 保険の支払額が増える ということで、加入時に お客様は躊躇される ことが多いんです。 加賀田 そのお気持ち、分かります。 ですが、保険の営業マンは、 お客様の現状を守ることでなく、もしもの時から守ること が仕事です。 もし、営業マン(オススメする側)がびびって 商品をお勧めしなかったら 、 お客様は、大変なご苦労をするかもしれません! 加賀田 事前準備、つまり、営業台本(トークスクリプト)を作成しておけば良いのです。 例えば、 「水災特約」の例であれば、河川の近くや低地に住居がある場合には、水災リスクは高いのは当たり前 です。 事前に、見込み客の地域の「ハザードマップ」で調べておきましょう。 ※国土交通省が提供「 ハザードマップポータルサイト 」 加賀田 見込み客のお住まいの地域をハザードマップで確認します。 そして、リスクがある場合はハザードマップを見ていただきながら、水災特約をつけるかどうか?選んでいただければ良いのです。 つまり、見込み客にしっかりおすすめする為には、事前準備を進め、必要なプランを作成し、最後は 見込み客に選んで頂けば良いのです。 営業台本(トークスクリプト)を作成しましょう!
当社では、一人一人に寄り添ったサポートで あなたの成功をコミットします! 私は、毎日のお客さまとの触れ合いの中で、「いかにお客様のお役に立てるか」ということを常に考えております。私たちの日々の研鑽による成果は全て、お客様のお役に立つためのものです。日々の研鑽の積み重ねが、お客様からのご紹介の連鎖を生み、私たちを必要として下さる方を増やしていきます。 当社、ライフサポートでは、こういった日々の研鑽ができる環境作りを意識して設立しました。 時代は激変しています。私たちも最先端の情報を捉え、最先端のサービスやノウハウを毎日取り入れて行かなければならないのではないでしょうか。一度しかない人生です。どれだけ自己実現ができるか、挑戦したくはありませんか。 やる気のある貴方であれば、初回無料コンサル行います。 現状の問題点を洗い出し、解決策を導きます。具体的には ・行動管理アドバイス ・トークチェック&トーク提供 ・マーケティング ・個別の商談についての相談 その後、もし継続的に希望される場合には 1回のコンサル32, 400円 (ただし、1か月の回数無制限サポートプランであれば54, 000円) ただし、当社への入社希望の方であれば無料で承ります。詳しくはこちらへ。 皆様とお会いできる日を楽しみに待っております。 無料相談を希望する
ロープレ(ロールプレイング)営業で成果を出す10のコツ・メリット・種類とは? 加賀田 ロープレを実施し、営業台本(トークスクリプト)を暗記してください。 平均で、成約率(決定率)80%までいきますから、ご安心ください!! ※ ミリオンセールスアカデミー®︎ ロープレ風景↓ もし、あなたの身の回りに信頼できる上司・先輩がおらずロープレを実施できないのでしたら、台本営業®︎セミナーで売れる「営業台本(トークスクリプト)」を作成してロープレしてみてはいかがですか? 営業がニガテで困っている人も、最新の購買心理学で、自然にお客様の「欲しい!」を引き出す「ミリオンセールスアカデミー® 台本営業®セミナー」についてもっと詳しく見る 4、営業台本(トークスクリプト)でロープレした後は、見込み客発見しよう! 加賀田 先日、ミリオンセールスアカデミー®︎の生保営業クライアント様さんお話していたんですが、保険セールスマンの 最大の悩み ってなんだと思いますか? 新規顧客の発見ですか?? 加賀田 そうなんです。 見込み客発見 なのです。 多くの保険セールスパーソンは、見込み客が発見できずに苦労しているんですね。 私の知り合いのTOTの方は、機動力があって、通常の生保営業マンと見込み客発見の視点が違うんです。 ※MDRT:年収約1, 200万円以上 ※COT:年収約3, 600万円以上 ※TOT:年収約7, 200万円以上 そんな見込み客発見の悩みを解決する「ある極意」があるんです。 台本営業®︎コンサルのクライアントさん(北海道の保険セールスパーソン)にその秘訣を伝授しました。 彼は、保険営業のベテランですが、その方法を使って、「数年内に北海道を制覇します!」とコミットメントされました。 素敵な話でしたので共有させていただきました。 このアイデアは弱点があって、まさに、コロンブスの卵、聞けば、一瞬で理解できる方法です。 そして、早いもの勝ちの手法なんです。 誰かが、気づいて、その市場を荒らしてしまうと、2番手は入り込めないのです。 分かりやすくいうと、 先行者利益 です。 ですので、ミリオンセールスアカデミー®︎台本営業®︎コンサルのクライアントさんだけに教えています。 もし、あなたが成約率をアップする事情があるのでしたら、台本営業®︎セミナーで売れる「営業台本(トークスクリプト)」を作成してみてはいかがですか?
クリック率予測の回帰式 ALBERTは、日本屈指のデータサイエンスカンパニーとして、データサイエンティストの積極的な採用を行っています。 また、データサイエンスやAIにまつわる講座の開催、AI、データ分析、研究開発の支援を実施しています。 ・データサイエンティストの採用は こちら ・データサイエンスやAIにまつわる講座の開催情報は こちら ・AI、データ分析、研究開発支援のご相談は こちら
29・X1 + 0. 今日からはじめるExcelデータ分析！第3回～回帰分析で結果を予測してみよう～ | Winスクールお役立ち情報 | 仕事と資格に強いパソコン教室。全国展開. 43・X2 + 0. 97 ※小数点第三位を四捨五入しています。 重回帰分析で注目すべき3つの値 重回帰分析では、上の図で赤で囲んだ係数以外の3つの値に注意する必要があります。 補正R2 補正R2とは、単回帰分析におけるR2値と同じ意味を表します。 つまり、重回帰分析から導いた数式が、どのくらいの確率で正しいのかを示しています。 補正R2の上に、重相関Rや重決定R2などがありますが、細かいことを説明すると長くなるので、ここでは補正R2が重要だと覚えておきましょう。 t値 t値が大きい変数は、目的変数Yとの関係性がより強いことを示します。 t値が2を超えているかどうかが、説明変数X1とX2を採用できるかどうかの判断材料になります。 事例の場合、両方とも2を超えているので、X1、X2を説明変数として採用できると判断できます。 P値 P 値が、0. 05よりも大きいときは、その説明変数を採用しないほうがよいとされています。 事例の場合、両方とも0.
5度~38. 1度です。つまり、40度は「範囲外」であり、未知の領域となってしまいます。同じように最高気温を5度で計算すると「-35個」という結果になるのでこれも信用できません。 Excelが難しい計算をして分析をしてくれますが、それを「どう使うか」は自分自身で考える必要があります。 最後に、、、 いかがでしたか?今回は1つの要因に対して分析を行いましたが、実際のビジネスシーンではいくつもの要因が絡み合って結果が現れます。回帰分析でも複数の要因から分析する方法もあるので、「この結果にはどの要因が一番関係しているのか」を分析して、課題解決に取り組むこともできます。Winスクールの「Excelビジネスデータ分析」講座ではビジネスシーンで活用できる、より高度な分析手法についても学ぶことができます。 データ分析は今注目の 「DX」 でも欠かせないスキルです!まずは身近なExcelを使ったデータ分析からはじめてみませんか?もし興味を持っていただけたらぜひ一度「 無料体験・説明会 」または「 電話・オンライン説明会 」にご参加ください。 DX すべて教えます!その1 ビジネスパーソンならそろそろ知っておきたいDX 早わかり入門編! 今注目を集めている「DX」は何の略がご存じですか?ほとんどの方が"デラックス"と読んだと思います。実は、「DX」=" Digital Transformation"(デジタルトランスフォーメーション)と… 「Excelビジネスデータ分析」講座について詳しくはこちら
みなさんこんにちは、michiです。 前回の記事 では回帰分析とは何かについて学びました。 今回は「回帰分析の手順」と称して、前回勉強しきれなかった実践編の勉強をしていきます。 キーワード:「分散分析表」「F検定」「寄与率」 ①回帰分析の手順(前半) 回帰分析は以下の手順で進めます。 得られたデータから、各平方和(ばらつき)を求める 各平方和に対して、自由度を求める 不偏分散と分散比を求める 分散分析表を作る F検定を行う 回帰係数の推定を行う \[\] 1. 得られたデータから、各平方和(ばらつき)を求める 始めに総変動(\(S_T\))、回帰による変動(\(S_R\))、残差による変動(\(S_E\)) を求めます。 \(S_T = S_y\) \(S_R = \frac{(S_{xy})^2}{S_x}\) \(S_E=S_T-S_R =S_y-\frac{(S_{xy})^2}{S_x}\) 計算式の導入は前回の記事「 回帰分析とは 」をご参照ください。 2. 単回帰分析の結果の見方（エクセルのデータ分析ツール）【回帰分析シリーズ２】 | 業務改善＋ＩＴコンサルティング、econoshift. 各平方和に対して自由度を求める 全体の自由度(\(Φ_T\))、回帰の自由度(\(Φ_R\))、残差の自由度(\(Φ_E\)) を求めます。 自由度とは何かについては、記事「 平方和ではだめ?不偏分散とは 」をご参照ください。 回帰分析に必要な自由度は下記の通りです。 全体の自由度 : データ数ー1 回帰による自由度 : 1 残差による自由度 :全体の自由度-回帰による自由度= データ数ー2 回帰の自由度 は、常に「 1 」になります。 なぜなら、単回帰分析では、回帰直線をただ一つ定めて仮説を検定するからです。 残差の自由度は、全体の自由度から回帰の自由度を引いたものになります。 3. 不偏分散と分散比を求める 平方和と自由度がわかったので、不偏分散を求めることができます。 不偏分散は以下の式で求めることができました。 \[不偏分散(V)=\frac{平方和(S)}{自由度(Φ)}\] (関連記事「 平方和ではだめ?不偏分散とは 」) 今求めようとしている不偏分散は、 回帰による不偏分散 と 残差による不偏分散 ですので、 \[V_R=\frac{S_R}{Φ_R}=S_R \qquad V_E=\frac{S_E}{Φ_E}=\frac{S_E}{n-2}\] F検定を行うための検定統計量\(F_0\) は、 \[F_0=\frac{V_R}{V_E}\] となります。 記事「 ばらつきに関する検定2:F検定 」では、\(F_0>1\) となるように、分母と分子を入れ替える(設定する)と記載しました。 しかし、回帰分析においては、\(F_0=\frac{V_R}{V_E}\) となります。 分子は回帰による不偏分散、分母は残差による不偏分散で決まっています。 なぜなのかは後ほど・・・ (。´・ω・)?
fit ( x, y) x_test = [ [ 16, 2], [ 18, 0], [ 22, 2], [ 32, 2], [ 24, 0]] y_test = [ [ 1100], [ 850], [ 1500], [ 1800], [ 1100]] prices = model. predict ( x_test) for i, price in enumerate ( prices): print ( 'Predicted:%s, Target:%s'% ( price, y_test [ i])) score = model. score ( x_test, y_test) print ( "r-squared:", score) まとめ この章では回帰について学習しました。 説明変数が1つのときは単回帰、複数のときは重回帰と呼ばれます。 また、評価指標として寄与率を説明しました。
codes: 0 '***' 0. 001 '**' 0. 01 '*' 0. 05 '. ' 0. 1 ' ' 1 ## Residual standard error: 6. 216 on 504 degrees of freedom ## Multiple R-squared: 0. 5441, Adjusted R-squared: 0. 5432 ## F-statistic: 601. 6 on 1 and 504 DF, p-value: < 2. 2e-16 predict()を使うと、さきほどの回帰分析のモデルを使って目的変数を予測することできる。 predict(回帰モデル, 説明変数) これで得られるものは、目的変数を予想したもの。 特に意味はないが、得られた回帰モデルを使って、説明変数から目的変数を予測してみる。 predicted_value <- predict(mylm, Boston[, 13, drop=F]) head(predicted_value) ## 1 2 3 4 5 6 ## 29. 82260 25. 87039 30. 72514 31. 76070 29. 49008 29. 60408 以下のように説明変数にdrop=Fが必要なのは、説明変数がデータフレームである必要があるから。 Boston$lstatだと、ベクターになってしまう。 新たな説明変数を使って、予測してみたい。列の名前は、モデルの説明変数の名前と同じにしなければならない。 pred_dat <- (seq(1, 40, length=1000)) names(pred_dat) <- "lstat" y_pred_new <- predict(mylm, pred_dat) head(y_pred_new) ## 33. 60379 33. 56670 33. 52961 33. 49252 33. 45544 33. 41835 95%信頼区間を得る方法。 y_pred_95 <- predict(mylm, newdata = pred_dat[, 1, drop=F], interval = 'confidence') head(y_pred_95) ## fit lwr upr ## 1 33. 60379 32. 56402 34. 64356 ## 2 33.