针对这些痛点,金融企业如何做直播呢?

金融企业在后疫情时代面临获客、留客、活客的挑战,随着线上业务的发展,直播成为新的解决方案。直播能有效解读复杂金融信息,吸引大量用户,降低营销成本并增强客户粘性。通过建立固定栏目,主播可以沉淀私域流量,通过活动激活用户。金融直播不仅助力企业获客,也提高了效率。

在疫情之中,很多行业受到了不同程度的打击,在后疫情时代中,不少企业都开始将线下业务搬到线上,其中直播是线上业务的一个重要部分。

其实,金融行业在客户开拓方面还存在着三大痛点:获客难、留客难、活客难。更不要说,如今的流量成本越来越贵,不少金融企业都在期望直播能够帮助自己走出客户开拓这个怪圈。那么金融企业应该如何做直播呢?下面我们一起来聊聊吧。

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根据网络的公开数据显示,从2020年2月开始,金融理财行业用户规模增长迅速,支付结算、综合理财、保险服务等细分领域月活跃用户均超过千万,互联网金融用户达到1.69亿。

对于最新的财经消息、投资风向等信息,很多金融理财用户可能理解得不够透彻,这需要专业人员来将这些信息完整清晰的解读,但是通过单独一次或是宣讲会,所能影响的客户极为有限。而通过科普性的直播,专业的金融主播面向的用户更多,也能为更多用户的学习提供帮助,吸引更多潜在客户前来观看。

同时,金融企业也能邀请专家直播解读相关的政策和信息,甚至可以形成持续性的固定栏目,降低营销成本,加强客户粘度。

另外,主播也可以把客户都沉淀在私域流量池如公众号、官方APP、社群等,之后在经过一系列的活动如干货分享、福利活动等来盘活私域流量。

金融直播不仅仅能用来获客,也能为金融企业降低营销成本,并且提高获客效率。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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