抓住房地產回春賺一把!
抓住房地產回春賺一把!
2003.12.01 | 科技

冷了很久的房地產市場,今年開始熱鬧滾滾,
從北二高竹北交流道進入竹北市區,沿著光明六路東一段往西,房屋廣告看板與旗幟幾乎把道路淹沒,短短不到1.5公里路程,各式房屋預售案便多達四十多件。「已經有10年沒有看過新竹房地產市場如此瘋狂了,」力霸房屋協理田大權形容。
因為地處高鐵六家車站特定區與台大、台科大新校區預定地,再加上鄰近新竹科學園區等各項優勢,使得竹北地區從今年起房屋價格已經飆漲15%,建商、仲介業者相繼進駐,使得竹北市從純樸客家小鎮搖身變成房地產市場一級戰區。
在高漲的市場氣氛下,許多投資人或自用住戶型的消費者,不免感到心動,現在是進場購屋的時機嗎?先看一些數字。

**現象1:
「三低」利誘,進場時機特優

**
根據內政部建築研究所公布《台灣購屋需求動向季報》顯示,在今年第三季購屋目的調查中,不論是已經購屋者或是還在觀望的潛在購屋者,以首次購屋自住為目的的比重仍高達50%。其次為換屋自住,而以投資為目的比重卻提高到到20.1%,而其中購買第二屋者,也從前去年第二季的5%增加11.5%,相對幅度增加最大。
對於近期房價看法,認為房價會上漲的人也高達40.5%,遠高於看跌者的15.3%。投資需求增加與對房價信心增強,讓過去三年始終「看空」房地產景氣的政大台灣房地產研究中心主任張金鍔教授鬆口,「房地產景氣明顯復甦,有助推升房價上漲。」
在貸款利率低、房屋總價低、土地增值稅率低形成「三低」誘因催化下,讓許多人於房地產市場躍躍欲試,房地產業者也幾乎一致認為「現在是最好的進場時機」,「因為最壞的時後已經過去,」信義房屋不動產企畫室協理張欣民指出。

**現象2:
數據支撐,房價上漲有望

**
但是買氣是否真的等於景氣?
在房地產業擁有14年經驗、看過房價大起大落的永慶房屋副總經理鄭明嬌認為,「從現在到明年第一季,房價應該都還有支撐,」鄭明嬌進一步分析,現在銀行貸款成數多高達八至九成,顯示銀行對於擔保品價值的信心不墜;法拍屋去化速度快,業者粗估銀行將手中不良資產移轉給AMC公司後,銀拍屋明年恐將絕跡。
此外,受到前兩年不景氣影響,建商對新成屋數量大幅縮減,去年新成屋全省只有兩萬多戶,是民國78年新成屋數量的十分之一,因此目前市場上成屋商品的供給小於需求,而農曆年前又是中國人購屋的旺季,因此預計熱門地段的房價都還有小幅上漲空間。

**現象3:
租不如買,購屋族年輕化

**
今年不動產市場另一值得關注的現象:「低總價,小坪數」大熱門。根據力霸房屋統計,今年1至10月份,台北市套房產品成交量便高達3800戶,在明年農曆年底前,預估還有1500戶的套房會交屋,田大權指出,「台北市一年有近五千戶套房商品,這也是近十年來頭一遭」,
低總價的房屋因為自付額低、貸款利率低,讓許多民眾可以輕易達成購屋夢想。以現階段優惠貸款利率僅有2.3%計算,總價320萬元的房屋,自備款只要32萬,銀行貸款前三年寬限期只還利息不用還本金,月付額不到一萬元,比起在台北市精華地段套房的租金還要便宜,「租不如買」的情況下吸引許多年輕購屋者。而此類商品也成為保守穩健型投資人的最愛,將定存資金解約投入房市,享受「買來租都划算的報酬率」。
對於有意願購屋而正在觀望的投資人而言,在進行購屋決策前,還是必須以個人的需求為主,才不被市場買氣沖昏頭,因為「目前的買氣只反映在單一面向上」,張欣民提醒,今年的不動產市場上,只有住宅類商品買氣暢旺,而商用不動產,例如辦公室與廠辦等等,不但供過於求,價格持續下跌,業者甚至悲觀地認為,台北一○一大樓一旦完全完工,預計將釋出上萬坪的商用辦公室面積,將重挫大台北地區的商用住宅的資金行情。
「房地產市場經過長期重挫,已經逐漸趨於保守理性,賺取暴利的時代已經過去,」張欣民認為有意購屋者應該要避開房價已經飆漲的區域,千萬別跟著投機客盲目炒作。買屋是要住一輩子,購屋不必急於一時,若真要投入房地產市場,不妨先多做功課多比較。

往下滑看下一篇文章
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

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。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

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。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

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。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓