[Meet創業之星]CakeResume透過線上模板，為你客製專屬特色履歷！|數位時代 BusinessNext

撐起一人創業之路，90後創業家劉君羿挑戰自我

CakeResume創辦人是90後創業家劉君羿，在當兵時，曾開發國軍互助回報app，獲得媒體報導，同時得到陸軍司令表揚。退伍後，進入Codementor擔任網站全端工程師，利用工作之餘，劉君羿一邊打造CakeResume這項產品。因為立定了「希望在25歲以前創業」的目標，因此他辭掉工作，開啟了一人創業之路，除了網站架設，也做內容行銷、網站優化等。也因為是一人創業，他也一邊不斷學習，除了參與TSS 42 Beta Accelerator計畫外，也即將前往美國，投入美國野生創業贊助計畫。未來，他將帶著豐富經歷，讓CakeResume提供更好的服務給使用者。

（圖說：CakeResume創辦人劉君羿，攝影：侯俊偉）

從履歷工具出發，目標成為一個人才網絡社群

「CakeResume並不只是個工具，我想把它發展成一個自我介紹的社群。」劉君羿說，他理想中的發展策略是，先累積CakeResume的使用人數，再慢慢從這些履歷中，挑選出不錯的作品，每天分享十到二十個人的履歷，讓用戶能夠認識更多優秀的人。劉君羿說：「當初做這個網站的初衷，是希望自己的才能，能夠藉由CakeResume被更多人知道，同時，也想認識各行各業對自己領域抱有熱忱的人。」

CakeResume從去年五月成立，一年的時間已經累積有3,000個會員，發布的履歷約300篇。使用者來自世界各地，使用率最高的前幾名是美國、台灣還有沙烏地阿拉伯。在去年三月登上Product Hunt首頁當日第四名，獲得超過250票的好成績。在使用者上，CakeReume鎖定的用戶為18~35歲的年齡層，其中學生占了40%。
對於未來的目標，劉君羿說：「希望今年底累積5萬個用戶。」接下來，要將履歷群組化，希望讓企業、組織、社團、和個人建立CakeResume Group，在上面可以分享自己成員的CakeResumes，對內可以看到成員清楚的介紹；對外則提供了一個其他人認識社團的方式，經由這樣的分類，提供一個更有效率的人才搜尋管道。

【創業快問快答】

Q1：CakeResume 與LinkedIn有何不同？

透過 CakeResume 的拖拉式編輯器，使用者可以製作一份高度客製化且凸顯個人特色的履歷。提供履歷模板讓使用者可以在自己的履歷中嵌入圖片、影片、投影片、甚至是歌單、書單等多媒體元素。透過人性化界面幫助使用者用分享的方式製作一份全方面的自我介紹。在 LinkedIn 上，使用者只介紹自己的專業，但在 CakeResume 上，使用者會介紹所有自己有熱忱的事物，例如志向、知識、興趣、座右銘、喜歡的書等等。

Q2：希望提供這個社會什麼價值？希望解決甚麼樣的問題？

在網路的時代，履歷已經不該是一份塞滿文字、讓人完全部想閱讀的PDF，而應該是一份加入多媒體元素且適合在行動裝置上瀏覽的網頁。另外，CakeResume也讓企業、組織、社團、和個人建立CakeResume Group，在上面可以分享成員CakeResumes。

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。