企业可以什么形式的直播?怎么做?

本文揭示了企业直播成功的关键要素,包括内部培训的安全性、选题策略、主播角色选择、外部宣传的引流技巧和应急预案。从高管主播到内容策划,为企业直播实战提供全面指南。

近几年,几乎每个行业都能看到直播,但有些企业做直播做得很好,收益也不错,但有些企业却差强人意。

企业做直播既可以对内做培训,又可以对外做品宣,一举两得。那么企业直播应该怎么做呢?

内部培训

其实内训培训直播相对简单,讲师只要提前准备好培训PPT课件,分享直播链接给员工,员工点击链接进入直播间观看,不过有些培训内容可能会涉及到企业机密,因此企业在选择直播平台的时候要特别注重安全性和私密性的平台。

品牌宣传

由于是对外宣传,企业要的直播准备工作就比较多,比如谁当主播,怎么选题,如何引流以及应急预案。

(1)谁当主播?

想要让客户更加了解自家产品的话,最好是让企业的高管、部门负责人、优秀员工这些对产品了解并清楚商业模式的人员来当主播。

如果是想要增加信服力的话,企业可以让优质客户和行业大咖来当主播来讲解。

(2)怎么选题?

在一场直播当中,主题是重点,不少人通过主题来决定是否要观看这场直播,那么企业可以从趋势热点、干活内容、分析总结等主题来进行选题,可以单一主题也可以是多个主题结合在一起同时讲解。

(3)如何引流?

为了让企业直播在一开始就有流量,那么企业就要在直播开始之前在各个渠道进行引流,比如公众号发布推文,朋友圈和微博发布海报,抖音、快手等短视频平台发布短视频等,并将这些流量导入到私域流量池即社群当中。

(4)应急预案

为了避免在直播当中遇到一些意外状况,企业的直播团队要进行头脑风暴和搜索网络的直播突发状况案例,并在会议上提出各个状况的解决方案并做好相关的备份。

既然企业直播对内对外都可以做,那么你会来参加吗?

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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