在全民直播的背景下,金融机构做直播带货是必须的吗?

本文探讨了金融企业在直播带货热潮中的营销获客策略,利用直播的曝光度和互动性,同时强调了理性购买的重要性。金融机构借助直播提升品牌和培训效果,以数字化转型为目标,揭示了营销直播作为低成本高效获客手段的潜力与风险警示。

如今正是一个全民直播的时代,带货也就变成了直播人的首要变现选择。但是对于金融行业来说,直播带货只是顺带的,营销获客才是主要目的。

面对大热的直播,金融企业还是比较感兴趣其带来的巨大曝光量、便捷的沟通方式。有曝光量,就意味着可能会引来精准的流量,而便捷的沟通方式就能增强用户的黏性,从而达到快速并精准获客的目的。

在当前主流的直播平台中,不少企业都会在这些平台中带货,直播带货一时之间备受各行业的青睐。如果在金融直播中带货,虽然也有不少投资者会受到当时的气氛影响而选择购买,但也有人认为在直播间购买金融产品本身就是一种不理性的行为,因为有些投资者没有经过充分的风险预估就开始盲目投资。在2020年10月,中国银保监会发布《关于防范金融直播营销有关风险的提示》就已经提醒公众要注意甄别金融直播营销广告主体资质并认真了解金融产品/服务的信息及风险,最后理性购买。

其实,更多的金融机构也只是将直播当作是扩大品牌影响力并快速触达用户的一种手段,并且还兼具培训的功能,无论是对客户还是内部员工。最重要的是,金融机构做直播的主要目的是借直播的势来加快数字化转型,所以带货真的是顺带的。

为什么要做营销直播来获客呢?由于传统金融模式获客存在着获客难、效率低、成本高等三大痛点,通过营销直播,金融机构不仅可以为全国范围内有需求的用户提供更加全面的金融产品/服务的解读,也可以为没有买过金融产品的新用户科普更多金融知识,给他们提供更多实用的建议,以增强用户对机构的信任度,从而实现低成本、高效获客。

不过金融机构本身就搭建好私域流量池,在其中,其实还有不少潜在客户,但还需要继续运营,才能转化成功。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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