目標超越591！樂居科技如何整合大數據，打破買賣家「資訊不對等」的天花板？|數位時代 BusinessNext

「房價的高低是一個現象，要不要買是個人選擇，」樂居科技創辦人李奕農說，「但要讓消費者充分知道所有資訊，他們才能做出最有利的決定。」

秉持「公開數據」的核心理念，樂居科技主要為買房者提供時價登錄查詢服務，輔以物件所在社區、周邊設施的相關資料，讓買家掌握正確、透明的房屋資訊。

從2014年成立至今，樂居網站全年度的不重複瀏覽人次從74萬上漲至900多萬，流量領先多個房仲品牌，更於今年第4季掛牌創櫃版。短短7年內，樂居科技從眾多時價登錄網站中崛起、成為民眾查詢房價的首選，他們是怎麼做到的？

樂居科技「翻轉螢幕」，公開數據讓買家掌握房屋資訊

李奕農在學生時期參加過YEF商業競賽，從中萌生了自行創業的想法。畢業後他分別在信義房屋及遠雄研展部擔任房仲及課長，勤跑第一線業務、進行市場研究以累積經驗，這些經歷也成為他往後創業的養分。

在遠雄任職期間，他發現房價不透明一直是許多民眾買房前的困擾，「這麼專業的公司（遠雄）都要有5人團隊來評估房價，那一般人怎麼辦？」李奕農表示。

他進一步分享，創辦樂居的靈感來自美國旅遊網站Expedia，以及線上房地產網站Zillow創辦人Rich Barton「翻轉螢幕」的創業理念。Expedia將過去只掌握在工作人員手中的機票、飯店價格公開給櫃檯前的客戶，樂居也想在房地產領域做同樣的事，把最透明的公開價格提供給買方知道。

運用透明、準確等優勢創造網站高流量，樂居科技發展數位廣告代操作服務

「房地產不是高頻消費。」李奕農說，使用樂居網站的用戶大多是有買房需求的買家，他們在591、永慶房屋等物件網站瀏覽房屋後，會上樂居查詢這些物件的成交價格或時價登錄。樂居科技的數據其實來自於內政部的公開資料，不過和一般房產資訊網站或官方系統相比，他們在「透明度」及「精確度」上更具優勢。

舉例來說，內政部時價登錄系統未將房屋及車位價格分開計算，也沒有區別特殊交易的物件，網站數據反映不出房屋的實際價格；其他房地產資訊平台則會依廣告金多寡來排序搜尋結果，更有重複刊登的問題，導致消費者無法找到最合適的物件。

樂居科技的服務改善前述網站的種種缺點，他們運用程式辨別房價離群值，例如社區中價格特別突出或低於平均價格的物件，再和官方資料比對，以排除親友間買賣等特殊交易；透過人工計算房位、車位價格，並彙整各家房仲網站的物件，避免買家重複瀏覽相同商品。最後再將清理後的資料以圖形化的方式呈現，讓民眾對房產資訊一目瞭然。

李奕農坦言，整合這些資料是不小的工程，樂居科技成立的前2年幾乎是虧損狀態。不過把房地產資訊透明化、提高準確度確實吸引不少買家前來瀏覽，樂居也將這些流量變現，發展數位廣告代操作的服務。

樂居的作法是搜集用戶的瀏覽活動，包括查看過的地區、總價、房型等，再將建案的廣告資訊於樂居網站、Facebook或Google聯播網，投放給適合的買家。由於樂居擁有完善的房屋資訊查詢系統，在用戶端能搜集到如預算、購買地區等細緻數據，讓曝光的精準度更勝一般投放公司，同時降低了每個建案40%的獲客成本。

李奕農舉例，過去銷售內湖區的建案需要透過線下看板宣傳，或由業務人員聯絡客戶推銷，但樂居的服務直接將建案訊息投放給近3個月內查詢過內湖區時價登錄的用戶，達到更精確的曝光。

營運常規化、搜集投資人名單、凝聚企業向心力成樂居掛牌創櫃的3大關鍵

樂居科技於今年第4季掛牌創櫃版，李奕農分享3大選擇創櫃原因。樂居科技旗下擁有60名員工，在公司規模擴大的過程中需要中階主管帶領及規劃獎懲、考核等辦法，內部的財務報表和行政流程也需要常規化，李奕農認為創櫃版的會計、內控、法制等輔導資源會是樂居成長的一大助力。

登創櫃版另一個效益在於吸引更多投資人的關注。李奕農表示，比起花費大量時間成本尋覓投資人，現階段樂居更專注於擴大公司規模、營運常規化，藉由發布創櫃新聞有效吸引創投目光、搜集潛在投資人的名單，作為未來進軍資本市場的預備。而掛牌創櫃也象徵著公司未來會朝上市櫃發展，能鼓勵內部員工對企業的認同並激發向心力。

樂居科技目前專做新建案的廣告投放，未來將朝中古屋、租屋廣告發展並延伸驗屋、裝修、修繕等服務，也預計推出房屋的評等系統，集中刊登品質最好的房地產，李奕農也宣示決心：「要在5～7年內超越591，」成為台灣最具影響力的房地產資訊平台。

團隊快問快答

Q：創業至今，做得最好的三件事為何？

A:
1.做好資訊透明化，容易閱讀，進而創造流量
2.敏捷開發的精神，持續的滾動式修正，讓最小的成本發揮出最大的價值
3.自己投放廣告而不是委外

Q：創業，教會了你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？

A:
1.信任感是數位化時代，最珍貴的資產
2.堅持做最對的事，而不是容易的事
3.做可複製、可標準化的事，而不是追求單一事件最大利潤

團隊資訊

公司名稱：樂居科技股份有限公司
成立時間：2014/12/2
產品名稱：實價登錄查詢/廣告投放/數據服務/驗屋
上線時間：2017/2/2
官方網站

本文經授權轉載自：創業小聚

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責任編輯：吳佩臻

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。