中古屋放幾年「增值率」最漂亮?殺到「蝕本價」合理嗎?

我們想讓你知道的是
許多消費者有著錯誤的觀念,他們以為中古屋齡所折舊掉的空間,可以買到低於行情或低於原成本價的房子,這其實在真實市場上是很難實現的。
所有的買方都有機會成為賣方,因為當你將住了若干年的房子出售時,立場與思維就跟當初購屋時的想法完全不同了。
許多消費者有著錯誤的觀念,他們以為中古屋齡所折舊掉的空間,可以買到低於行情或低於原成本價的房子,這其實在真實市場上是很難實現的。所謂的折舊率,是將增值率打折,不管是多老的房子,最後的成交售價必定高於屋主持有的成本價錢。再如何折舊,正常情況下都不太可能「蝕本」。
所以這些二手屋,到底多少屋齡比較會受買方青睞?在近十多年來的平均交易數字裡,屋齡五到八年的房子,接受度與詢問度普遍較高。也由於房地合一稅的影響,新古屋的年限也拉到了交屋兩年之後才比較會流通在市場上。
但若把目標設定在五年以內的中古屋,普遍售價會跟周邊新建案差不多,甚至還有可能更貴。若買方預算不足的話,屋齡就得再往上提升來尋找,但超過十年以上的房子,除非地段非常好,否則也都會太過老舊而被嫌棄排斥,因此中古屋的選擇方向跟新案或預售是完全不同的:
- 對賣方來說,將房子放置五到八年後再出售,增值率是最漂亮的。
- 對買方來講,尋找五到八年左右的屋齡標的,選擇性會比較廣泛。
- 景氣好的時候,屋齡越近的房子價錢不會太親民,且可能一屋難求。
- 景氣差的時候,如不是不缺錢的屋主,基本上無視屋齡價錢都好談。
當消費者在選擇中古屋的時候,考慮要件相當複雜──地點、社區、品牌、產品、屋齡、售價、差價、服務費、仲介業務、屋況、屋主、貸款等等,其中任何一個因素環節每一項物件都可能不一樣。因此買方要具備的相關知識或功課,理論上要做得比新建案還充足。因為如果你都自以為是的在東碰西尋,可能會浪費掉你很多時間,且會將認真為你服務的仲介也因此被你給過濾掉了,當然也會間接失去掉很多不錯標的的機會。
現在也因網路資訊的透明跟快速方便,買方找房子找行情也不是甚麼難事,也不像從前一樣只能仰賴銷售單位來給予情報。既然買方再也不需要被引導,那麼你應該可以如同業內專業人士,去快速尋得自己想要的目標。
但事實上卻不是那麼單純,相信許多從屋業仲介都會遇到無數種奇怪邏輯的要求;比如開價打七折、五折、預算遠低於區域行情、基本資料不會判讀、要買得比任何人還要更便宜、想買賠售的物件、不想付服務費......種種獵奇。
在很多時候,消費者會不悅於業務端的回應或態度,但其實看房子也是需要經驗累積的,當你還活在天馬行空的幻想之中,就是需要被教育面對現實,否則你根本買不到房子。
在台灣,中古市場主要的流通單位就是仲介,不管你再怎麼討厭、反感、排斥、或曾有不好的過程,你都無法否認無論你要買屋或賣房,找仲介就是最快也最為方便的方式。如果沒有仲介角色的存在,你的房子可能要賣很久、價錢賣得很醜;你要找房子可能也要找得更久、價錢也難可以順利議定。
在新興的發展城市中,越老的房子就越難賣,雖然價錢遠低於行情,但為何預算有限的人寧可買新一點較貴的物件也不願屈就呢?
因為不動產就在那邊,它會隨著時間越來越舊,可購屋買方則是越來越新一代的年輕人,這消費上的觀念跟看法以及對生活上的容忍程度,是大不相同。因此即便首購族的資金有限,但他們對中古屋的看法卻是寧缺勿濫的。
這也是為何越接近現在的時間點,屋齡的平均熱手度就越不會超過八年;因為屋齡越高,市場買方的接受度就會同比下降。
折舊率如何吃掉增值率?例如:
- 3年屋齡增值10元,折舊1元
- 5年屋齡增值15元,折舊3元
- 8年屋齡增值18元,折舊5元
- 15年屋齡增值20元,折舊10元
- 20年屋齡增值22元,折舊15元
所以無論屋齡多老,在不動產市場的事實上其實都還是增值的,只是折舊空間隨地點與產品條件不同而波動,但不可能如買方所想增值20元折舊20元,甚至折舊25、30元。不一樣的屋齡差異最大的是脫手率,除了被折去的價格之外,越舊的房子脫手速度就越慢。
然而有經驗且具有資產規模的投資客,他們在房子的置產過程中,通常不會去追求要多快去把它賣掉。因為這些人都具有非常成熟且正確的觀念,不動產就是長期的資本流通工具,房子放著是不會虧錢的,所以選擇一個正確的時間點爭取最大的獲利空間都是賣方的目標。
反而把具有潛力的物件,一下子就把它脫手掉是件不划算的事,即使有賺到不錯的價差,但其實你還可以賺得更多。在機制的自然演化之下,最終的結論就是放置五到八年後再轉手,是最理想妥當的做法。
購屋為何容易創造財富,因為這也是一個階段性的時間投資與儲蓄,當有多餘的自備款、或因把房子變現後的利潤,再次投入到下個目標,隨著市場的發展,只要選擇得當,這些房產就會一直在幫你生錢。變相來說,也是一種被動收入,週期循環之下,慢慢地也就造就了無數個富者恆富的案例。
每一天都有龐大的金流關係鏈在不動產體系中流竄,財富也因此不斷在更新與重新分配,尤其在重大政策、經濟變遷之下,有實力的人更願意在低迷的環境中做好布局跟配置。所以買房子,眼光能否如同建商購地推案般的卓越也是很重要的考量。
有些人只買便宜的房子、有些人只買有潛力的高價值地段、有些人只買特殊物件,但不管選擇是為何,只要深根正確的邏輯概念,買房不難、換房更不難、置產增值也不難,最難的是──你手上有沒有房。
責任編輯:朱家儀
核稿編輯:翁世航
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雷亞遊戲作品下載破億的秘密,聯手Google Cloud開源又節流

我們想讓你知道的是
2011 年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),從 2013 年就攜手 Google Cloud 導入相關雲端服務,雙方合作長達十年的關鍵是什麼?
2011年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),秉持把感動永久留存在玩家心中的信念與堅持,不論是音樂節奏、休閒趣味、科幻動作、又或是策略RPG不同型態的作品,都希望創造出呈現時代回憶的經典製作。每回推出新款遊戲都能叫好又叫座,雷亞遊戲旗下作品的總下載數,全球上看1.3億次。
「我們的優勢,在於故事的呈現及藝術表現,創造出一個讓玩家與故事有聯結的世界觀,」雷亞遊戲技術長Alvin Chung回應。為了精進作品內涵、拓展遊戲更多可能性,雷亞遊戲從2013年就開始積極將開發架構、維運流程搬遷到雲端環境,進而讓團隊養成敏捷的協作文化。

Alvin Chung解釋,「我們希望把更多心力投入設計遊戲本身,同時優化玩家體驗服務,而不是過度分心或花太多資源去顧及底層網路架構,透過雲端工具源創造更大的效益。」若把一款遊戲從無到有,可拆分為企劃、開發、測試、上線等流程,這些不同階段的工作環境,雷亞目前是放在Google Cloud平台上運行。
完善數據治理工程,雷亞遊戲成立數據部門洞悉營運實況
一款遊戲要讓玩家感動,絕對不能只有感性要素,更需要從理性角度洞察玩家行為數據,才能讓用戶的留存保持穩定。尤其現代企業都知道,數據對於公司經營等同石油的價值,於是,雷亞決定成立數據部門,作為輔佐商業決策判斷的後勤核心團隊。
雷亞遊戲產品發行處數據分析部部長Denny Huang表示,「以前只用database,資料的細緻度不夠;打個比方,透過database只能看存摺的結餘,無法回溯歷程資訊;後來成立數據部門,把伺服器的log收進資料倉儲Google BigQuery,等於帳本的每筆明細都會留下記錄,再結合商業智慧與分析軟體Tableau,讓DAU(日活躍用戶)、MAU(月活躍用戶數)、留存率、付費率這些指標以視覺化圖表完整呈現。」

為了貼近玩家的需求、打造出更符合市場想法的作品,雷亞的營運團隊也希望藉由數據深入鞏固與玩家的黏著度,進而排除不利玩家留存的情境,就能事先透過BigQuery搭配Firebase實現A/B Testing。Alvin Chung舉例,遊戲業相當重視玩家前10分鐘的留存率,如果發現新手歷程在某一區卡關過久,他們就會調閱BigQuery內的玩家行為資料,找出用戶成長停滯的原因,進而修正遊戲的設計機制。透藉由此檢視及驗證方法,促使玩家加入遊戲的前10分鐘留存率提升50%。
盤點目前雷亞數據部門使用BigQuery的數據狀況,每天處理報表容量達9TB、單日300G流量,以及儲存操作紀錄超過300TB。如此龐大的資料量,雷亞也透過BigQuery搭配Tableau,落實更細緻的商業邏輯判斷。
Denny Huang分享其中一個情境:他們想知道玩家在特定戰場,怎麼運用卡牌的排列組合,這時候就能借助BigQuery及機器學習的運算,掌握某個關卡的通關率是否落在合理範圍。後續透過數據分析,找到禮包購買率的最佳時機點,並微調設定禮包內容物,以強化玩家購買誘因,讓特定產品付費率增加17%、 單一活動營收增加16%。
把關伺服器預算有效節流,借助BigQuery從每月縮短到每日掌握報表
如果說提升禮包購買率、留存時間拉長,對於遊戲開發商是「開源」策略,那麼透過Google Cloud來檢視整體服務的運作效率,則屬於「節流」手段。雷亞遊戲就提到,他們所部署的伺服器牽涉相當龐大的機器種類,內容涵蓋資料倉儲單元、資料庫單元、以及運算單元,運行過程勢必就會有所花費,這也是遊戲商的成本之一。
雷亞遊戲網站可靠性工程(SRE)工程師Gene Liu表示,「洞察伺服器維運數據,可以知道我們的後端服務是否有效率?服務品質如何?又或是有沒有讓玩家收到錯誤訊息狀況?透過監控整體後端服務的健康程度以及資源用量,讓我們知道研發資源需優先最佳化哪些項目。」
從上述情境可觀察到,SRE的主要工作就是要確保確保遊戲對內和對外服務的穩定,並且維持一定品質的玩家遊玩體驗。以對內服務來說,遊戲伺服器傳數據給BigQuery的過程,不但要保持通暢,而且也盡可能不會掉失任何資料。不過也因為遊戲玩家來自全球不同時區,等於系統的流量高低峰是24小時在變動;甚至若有特殊行銷檔期,玩家在同一時間大量湧入領獎勵,SRE團隊就要花更多時間在監測伺服器的運作狀態。

Gene Liu對此提到,「我們的後端服務部署於Google Kubernetes Engine之上,後端服務向BigQuery寫入資料是透過Pub/Sub,而Pub/Sub與BigQuery都是全代管的服務,可以大幅度减輕我們的工作負擔,不用手動擴展或縮減設定雲端服務所使用的資源,跟以前的維運工具相比,現在的管理模式可以節省非常多時間。」
另一方面,Gene Liu接著說,雷亞也在雲端環境架設資料視覺化網路應用程式平台Grafana,Grafana可以在網路瀏覽器內顯示資料圖表,並提供警告功能。因此一旦監測到數據峰值異常,就能立刻行動來最佳化産品的效能,或是有效排除伺服器原本不應浪費的成本。
「現在雲端服務的費用以raw data傳到BigQuery後,能透過Grafana即時檢視哪個專案的伺服器以及流量花多少錢,或發現花費異常時候,可以找到是哪個專案開的運算資源。以前要每個月收到帳單才知道費用,現在則是可以即時得知系統數據,並在數小時內掌握各項雲端服務的費用。」Gene Liu補充道。
期待以敏捷方式迭代產品,提供玩家即時又彈性服務
雷亞與Google Cloud的合作,除了上述相關應用,其他還包含Cloud Load Balancing、Compute Engine、Dataflow、Cloud Monitoring、Cloud Logging以及Google Workspace等解決方案,在其他業務及跨部門協作過程有廣泛運用。

Alvin Chung最後回應,「我們多年來觀察Google Cloud持續發布新功能,讓雷亞在做數據分析、維運上更穩定,也希望借力於雲端讓我們越來越省心,專注在遊戲的開發或加速迭代新的産品,更即時觀察市場的回應,進而縮短time to market的腳步。」
由此可見,雷亞遊戲在實現打造具時代回憶的偉大作品之際,藝術也要融合技術,除了讓玩家在遊戲過程感到幸福,同時也基於雲端應用,提供玩家快速又彈性的滿意服務。