مقدمه
اگر فکر می‌کنید همه چیز در فروش تلفنی به اسکریپت و لحن برمی‌گردد، یک نکته مهم را از قلم انداخته‌اید:
⏰ «زمان تماس» یکی از کلیدی‌ترین عوامل موفقیت یا شکست در فروش تلفنی است.
در این مقاله، بررسی می‌کنیم که بهترین زمان‌ها برای تماس فروش تلفنی چه ساعاتی در روز و چه روزهایی در هفته هستند—و چگونه با برنامه‌ریزی هوشمندانه، نرخ پاسخ‌گویی و تبدیل تماس را بالا ببریم.
چرا زمان تماس این‌قدر مهم است؟
حتی بهترین پیشنهادها اگر در زمان نامناسب مطرح شوند، نادیده گرفته می‌شوند. مشتریان بسته به مشغله، خلق‌وخو و نوع کارشان، در ساعات خاصی آمادگی ذهنی بالاتری برای شنیدن دارند.
تحقیقات چه می‌گویند؟
بر اساس داده‌های جهانی از HubSpot و CallHippo:
| زمان تماس | نرخ پاسخ‌گویی متوسط |
|---|---|
| ۸ تا ۱۰ صبح | پایین |
| ۱۰ تا ۱۲ ظهر | ✅ بالاترین پاسخ |
| ۱۲ تا ۱۴ (ناهار) | بسیار پایین |
| ۱۴ تا ۱۶ عصر | ✅ مناسب برای B2C |
| ۱۶ تا ۱۸ عصر | ✅ مؤثر برای مدیران |
| بعد از ۱۸ | متغیر و ریسکی |
بهترین روزهای هفته برای تماس چیست؟
سه‌شنبه و چهارشنبه معمولاً بهترین نرخ تماس موفق را دارند
شنبه و یکشنبه (در ایران) به دلیل شروع هفته، معمولاً پربازده نیستند
پنج‌شنبه‌ها برای تماس‌های سبک یا پیگیری مناسب‌تر هستند
تفاوت B2B و B2C در زمان تماس
| نوع فروش | زمان پیشنهادی تماس |
|---|---|
| B2B (سازمانی) | ۱۰ تا ۱۲ یا ۱۶ تا ۱۷:۳۰ |
| B2C (مشتری نهایی) | عصرها، بعد از ساعت کاری یا ناهار |
چگونه زمان مناسب تماس را برای مشتری خود پیدا کنیم؟
✅ از تست A/B روی زمان‌های مختلف استفاده کنید
✅ از مشتری قبلی سؤال کنید چه ساعتی راحت‌تر در دسترس هستند
✅ با ابزارهایی مثل پایروند می‌توانید تماس‌ها را برنامه‌ریزی، ثبت و تحلیل کنید تا دقیقاً بفهمید چه زمانی مؤثرتر است
۳ نکته برای افزایش شانس پاسخ‌گویی:
-
تماس اول را در زمان مناسب بزنید—ولی پیگیری‌ها را همزمان‌بندی کنید
-
در تماس عصر، لحنی صمیمی‌تر انتخاب کنید
-
اگر کسی پاسخ نداد، زمان تماس بعدی را در یادداشت بگذارید (با کمک نرم‌افزار)
جمع‌بندی
فروش تلفنی فقط درباره آنچه می‌گویید نیست—بلکه درباره زمانی است که آن را می‌گویید.
با انتخاب ساعت مناسب، می‌توانید نرخ پاسخ‌گویی و موفقیت تماس‌های فروش را به‌شکل چشمگیری افزایش دهید. استفاده از ابزارهایی مانند پایروند به شما کمک می‌کند تا تماس‌ها را دقیق برنامه‌ریزی کرده و نتایج را به‌صورت داده واقعی تحلیل کنید.