從房地產數據到 AI 與第一方數據：一條持續演進的數據應用路徑
這一頁整理過去十多年來的媒體報導、產業紀錄與獲獎經歷，也記錄我一路從房地產科技、數據應用，到 MarTech、第一方數據與 AI 的發展歷程。在房地產工作時期，我就開始大量接觸房地產巨量資料與數據整合。當時主要負責整合不同來源的房地產數據，並將這些資料應用在地籍資訊上，同時結合網路瀏覽與使用者行為數據，從房產資料進一步理解使用者的搜尋、瀏覽與關注行為。
這段經驗讓我很早就開始思考一個後來持續影響我工作的問題：如何把不同來源、不同型態，而且分散在不同系統中的資料整合起來，進一步轉換成可以支持決策的資訊。
房地產也是一個很特殊的數據應用場景。由於房屋單價高、購買頻率低，消費者通常會經歷長時間的資訊蒐集、比較與評估，決策鏈也比一般消費品複雜。因此，我當時也開始研究 RFM（Recency、Frequency、Monetary）模型在低頻、高價值產品上的應用，以及如何結合交易紀錄、瀏覽行為與興趣訊號，判斷使用者可能處於哪一個決策階段。
這也讓我很早就累積了低頻、高客單價、長決策週期的使用者分析經驗。這類場景不能只依賴交易資料，而必須把瀏覽、搜尋、互動與興趣等行為訊號一起納入，才能逐步理解使用者的需求與決策狀態。2011 至 2015 年，我先後在東森房屋與台灣房屋投入房仲科技，進一步將這些數據思維應用到實際的產品與業務場景，包括圖資系統、雲端看屋等數位應用。
2018 年創辦愛酷智能（AccuHit）後，這套能力進一步延伸到企業的行銷與客戶數據。從第一方數據（First-Party Data）、CDP、CRM、行銷自動化，到 AI 與 AI Agent，我持續處理的仍然是相同的核心問題：如何整合來自不同系統的客戶資料，理解使用者行為，並將資料轉換成行銷、銷售與客戶經營可以直接採取行動的判斷。
把過去十多年的經歷排在一起後，我反而更清楚看到一條連續的路徑：
從房地產巨量資料、地籍與網路行為數據，到第一方數據、客戶資料與 AI。
產業變了，技術也變了，但核心問題沒有改變：如何從大量、分散而且不完整的資料中，理解一個人的需求與決策狀態，再把這些資訊轉換成可以執行的行動。
這也是我後來持續投入數據、MarTech 與 AI 的原因。
愛酷智能科技（2018 年至今）
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台灣房屋雲端中心、東森房屋（2011–2015）
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演講與分享
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