بازاریابی دیجیتال رقابت برای جلب توجه مخاطبان هر لحظه فشرده‌تر می‌شود حفظ مشتریان فعلی و جلوگیری از ریزش آن‌ها به اندازه‌ی جذب مشتریان جدید اهمیت حیاتی یافته است.
سازمان‌ها و کسب‌وکارها به طور فزاینده‌ای متوجه این موضوع شده‌اند که هزینه‌ی جذب یک مشتری جدید به مراتب بیشتر از هزینه‌ی حفظ یک مشتری فعلی است.
از این رو تلاش برای کاهش نرخ ریزش تبلیغات – یعنی درصد مخاطبانی که پس از تعامل با تبلیغات دیگر تمایلی به ادامه‌ی ارتباط با برند یا محصول نشان نمی‌دهند – به یک اولویت استراتژیک برای بسیاری از شرکت‌ها تبدیل شده است.
در این راستا ظهور و توسعه‌ی هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک ابزار قدرتمند و چندوجهی دریچه‌های جدیدی را به روی متخصصان بازاریابی گشوده است.
هوش مصنوعی با قابلیت‌های منحصربه‌فردی نظیر تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها شناسایی الگوهای پنهان پیش‌بینی رفتار مشتریان و ارائه‌ی پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده این امکان را فراهم می‌سازد تا کمپین‌های تبلیغاتی را با دقت و اثربخشی بیشتری طراحی و اجرا کرد.
این تکنولوژی نوین نه تنها به درک بهتر نیازها و خواسته‌های مخاطبان کمک می‌کند بلکه با اتوماسیون فرآیندهای بازاریابی و بهینه‌سازی مداوم عملکرد تبلیغات می‌تواند نقش بسزایی در کاهش نرخ ریزش و افزایش بازگشت سرمایه (ROI) ایفا نماید.
استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌ی تبلیغات فراتر از صرفاً یک ترند یا مُد روز است؛ بلکه یک ضرورت اجتناب‌ناپذیر برای بقا و موفقیت در عصر دیجیتال به شمار می‌رود.
شرکت‌هایی که از این فناوری بهره‌مند می‌شوند قادر خواهند بود تا با ارائه‌ی تجربیات شخصی‌سازی‌شده و مرتبط به مخاطبان آن‌ها را به مشتریان وفادار تبدیل کرده و از ریزش آن‌ها به سمت رقبا جلوگیری کنند.
در مقابل کسب‌وکارهایی که از این فرصت غافل بمانند با خطر از دست دادن سهم بازار و کاهش سودآوری مواجه خواهند شد.
یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در کاهش نرخ ریزش تبلیغات قابلیت تحلیل داده‌های گسترده و شناسایی الگوهای پنهان در رفتار مشتریان است.
الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با بررسی اطلاعات جمع‌آوری‌شده از منابع مختلف نظیر وب‌سایت‌ها شبکه‌های اجتماعی ایمیل‌ها و تعاملات مشتریان با تبلیغات به درک عمیق‌تری از نیازها ترجیحات و علایق آن‌ها دست یابند.
این اطلاعات ارزشمند به بازاریابان این امکان را می‌دهد تا کمپین‌های تبلیغاتی خود را به گونه‌ای طراحی کنند که برای هر گروه از مخاطبان جذاب و مرتبط باشد.
به عنوان مثال یک شرکت ارائه‌دهنده‌ی خدمات مالی می‌تواند با استفاده از هوش مصنوعی الگوهای رفتاری مشتریانی که در معرض خطر ترک خدمات قرار دارند را شناسایی کند.
این الگوها ممکن است شامل کاهش دفعات ورود به وب‌سایت کاهش استفاده از اپلیکیشن موبایل عدم پاسخ به ایمیل‌های تبلیغاتی و یا طرح شکایات مکرر باشد.
با شناسایی این الگوها شرکت می‌تواند اقدامات پیشگیرانه‌ای نظیر ارائه‌ی پیشنهادات ویژه بهبود کیفیت خدمات و یا حل مشکلات مشتریان را به موقع انجام دهد و از ریزش آن‌ها جلوگیری کند.
علاوه بر تحلیل داده‌ها هوش مصنوعی می‌تواند در زمینه‌ی شخصی‌سازی تبلیغات نیز نقش بسزایی ایفا کند.
ه مخاطبان از دریافت تبلیغات عمومی و غیرمرتبط خسته شده‌اند و انتظار دارند که تبلیغاتی را مشاهده کنند که با نیازها و علایق آن‌ها همخوانی داشته باشد.
هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) می‌تواند تبلیغات را به صورت خودکار و بر اساس پروفایل هر کاربر شخصی‌سازی کند.
این امر منجر به افزایش نرخ کلیک (CTR) کاهش نرخ پرش (Bounce Rate) و کاهش نرخ ریزش تبلیغات می‌شود.
به عنوان مثال یک فروشگاه اینترنتی لباس می‌تواند با استفاده از هوش مصنوعی تبلیغاتی را به کاربران نمایش دهد که بر اساس سابقه خرید جستجوها و بازدیدهای آن‌ها از وب‌سایت مرتبط با سلیقه و سبک پوشش آن‌ها باشد.
این امر احتمال کلیک کردن کاربر بر روی تبلیغ و خرید محصول را افزایش می‌دهد و در نتیجه از ریزش او به سمت رقبای دیگر جلوگیری می‌کند.
همچنین هوش مصنوعی می‌تواند در زمینه‌ی بهینه‌سازی زمان و کانال‌های انتشار تبلیغات نیز کمک شایانی به بازاریابان کند.
الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل داده‌های مربوط به رفتار کاربران در طول زمان بهترین زمان و کانال برای انتشار تبلیغات را شناسایی کنند.
به عنوان مثال یک شرکت تبلیغاتی می‌تواند با استفاده از هوش مصنوعی متوجه شود که کاربران در ساعات خاصی از روز و در شبکه‌های اجتماعی خاصی بیشتر به تبلیغات پاسخ می‌دهند.
با انتشار تبلیغات در این زمان‌ها و کانال‌ها شرکت می‌تواند نرخ تعامل کاربران را افزایش داده و از ریزش آن‌ها جلوگیری کند.
علاوه بر موارد فوق هوش مصنوعی می‌تواند در زمینه‌ی بهبود کیفیت محتوای تبلیغات نیز نقش مهمی ایفا کند.
الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل بازخورد کاربران به تبلیغات مختلف نقاط قوت و ضعف آن‌ها را شناسایی کنند.
این اطلاعات به بازاریابان این امکان را می‌دهد تا محتوای تبلیغات خود را به گونه‌ای بهبود بخشند که برای مخاطبان جذاب‌تر و متقاعدکننده‌تر باشد.
به عنوان مثال یک شرکت تولیدکننده‌ی مواد غذایی می‌تواند با استفاده از هوش مصنوعی متوجه شود که کدام نوع از تصاویر و پیام‌های تبلیغاتی بیشترین توجه کاربران را به خود جلب می‌کند.
با استفاده از این اطلاعات شرکت می‌تواند تبلیغاتی را طراحی کند که حاوی تصاویر و پیام‌های جذاب‌تر و مرتبط‌تر باشد و در نتیجه از ریزش کاربران جلوگیری کند.
با این حال استفاده از هوش مصنوعی در کاهش نرخ ریزش تبلیغات چالش‌هایی نیز به همراه دارد.
یکی از مهم‌ترین چالش‌ها نیاز به جمع‌آوری و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها است.
برای اینکه الگوریتم‌های هوش مصنوعی بتوانند به درستی عمل کنند نیاز به داده‌های باکیفیت و جامع دارند.
جمع‌آوری و تحلیل این داده‌ها می‌تواند هزینه‌بر و زمان‌بر باشد.
چالش دیگر نیاز به تخصص و مهارت کافی در زمینه‌ی هوش مصنوعی است.
برای اینکه بتوان از هوش مصنوعی به طور موثر در تبلیغات استفاده کرد نیاز به افرادی است که دانش و تجربه‌ی کافی در زمینه‌ی یادگیری ماشین تحلیل داده‌ها و برنامه‌نویسی داشته باشند.
با وجود این چالش‌ها مزایای استفاده از هوش مصنوعی در کاهش نرخ ریزش تبلیغات به مراتب بیشتر از معایب آن است.
شرکت‌هایی که از این فناوری بهره‌مند می‌شوند قادر خواهند بود تا با ارائه‌ی تجربیات شخصی‌سازی‌شده و مرتبط به مخاطبان آن‌ها را به مشتریان وفادار تبدیل کرده و از ریزش آن‌ها به سمت رقبا جلوگیری کنند.
می‌توان گفت که هوش مصنوعی یک ابزار قدرتمند و ضروری برای هر کسب‌وکاری است که به دنبال کاهش نرخ ریزش تبلیغات و افزایش بازگشت سرمایه است.
با استفاده از این فناوری شرکت‌ها می‌توانند کمپین‌های تبلیغاتی خود را با دقت و اثربخشی بیشتری طراحی و اجرا کرده و از مزایای رقابتی قابل توجهی برخوردار شوند.
آینده‌ی تبلیغات بدون شک با هوش مصنوعی گره خورده است و شرکت‌هایی که از این فرصت غافل بمانند با خطر از دست دادن سهم بازار و کاهش سودآوری مواجه خواهند شد.