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投入大見效慢,數字化怎樣才能真正驅動業務增長?

發布時間:2025-05-09     瀏覽量:54    來源:正睿咨詢
【摘要】:盡管數字化轉型存在投入大、見效慢的困境,但仍有不少企業成功實現了數字化轉型,讓數字化真正成為驅動業務增長的強大動力。它們的成功并非偶然,而是在戰略、技術、數據等多個關鍵維度上精準發力,掌握了數字化轉型的核心要點,為眾多企業提供了寶貴的借鑒經驗。

投入大見效慢,數字化怎樣才能真正驅動業務增長?

  數字化轉型:投入與回報的矛盾

  在當今數字化時代,數字化轉型已成為企業謀求發展與保持競爭力的關鍵舉措。眾多企業紛紛投身其中,期望借助數字化技術實現業務的突破與增長。然而,現實卻給不少企業潑了冷水,投入大量資源進行數字化轉型后,卻面臨著投入大、見效慢的困境。

  數字化轉型的投入是多維度且巨大的。企業不僅需要在硬件設施上進行更新換代,購置先進的服務器、存儲設備等,以滿足數字化業務對數據處理和存儲的需求;在軟件方面,購買各類專業的管理軟件、數據分析工具、客戶關系管理系統等也需要不菲的開支,甚至有時還需根據企業自身特點進行定制化開發,這無疑進一步增加了成本。同時,數字化轉型離不開專業人才的支持,招聘和培養既懂業務又熟悉數字化技術的復合型人才,也是一筆不容小覷的人力成本投入。

  以某傳統制造企業為例,為了實現生產流程的數字化改造,引入了先進的智能制造系統。在前期,光是設備采購、系統搭建以及人員培訓就投入了數千萬元。然而,在轉型初期,企業并沒有立刻看到顯著的成效。生產效率的提升并不明顯,成本也未能如預期般降低,甚至在系統磨合階段還出現了一些問題,影響了正常的生產進度。

  除了前期的一次性投入,數字化轉型還伴隨著持續的投入需求。技術在不斷更新迭代,企業需要持續投入資金對數字化系統進行升級維護,以確保其性能和安全性。據相關研究表明,企業在數字化轉型過程中,每年用于系統維護和升級的費用通常占初始投入的10%-20%。這對于企業來說,無疑是一個長期的經濟負擔。而且,數字化轉型還可能涉及到組織架構的調整、業務流程的再造等,這些變革在實施過程中也需要投入大量的時間和精力,進一步增加了轉型的成本。

  與之形成鮮明對比的是,數字化轉型的回報往往難以在短期內顯現。從業務流程優化到市場份額擴大,從客戶滿意度提升到創新能力增強,這些積極影響通常需要一定時間的積累和沉淀才能逐步體現出來。這就導致了企業在數字化轉型過程中,面臨著短期投入與長期回報之間的矛盾,容易使企業在轉型途中產生動搖和困惑。

  剖析數字化投入大見效慢的成因

  (一)高額成本構成

  1、軟硬件采購成本:在數字化轉型過程中,企業對硬件設備的需求大幅增加。高性能的服務器是支撐企業數字化業務運行的基礎,根據企業規模和業務量的不同,一臺中高端服務器的價格可能在數萬元到數十萬元不等。對于大型企業或業務復雜的企業來說,往往需要多臺服務器組成集群,以滿足數據處理和存儲的高并發需求,這無疑是一筆巨大的開支。同時,存儲設備也是必不可少的,隨著企業數據量的爆炸式增長,企業需要不斷升級存儲設備,以保證數據的安全存儲和快速讀取。例如,一套企業級的分布式存儲系統,價格可能高達數百萬元。

  在軟件方面,企業需要采購各種專業軟件來實現數字化管理和業務流程優化。企業資源計劃(ERP)系統是實現企業內部資源整合和管理的核心軟件,一套功能完備的ERP系統,其軟件授權費用、實施費用以及后續的維護費用,對于大型企業來說,可能每年需要投入上千萬元。客戶關系管理(CRM)系統用于管理企業與客戶之間的互動和關系,提升客戶滿意度和忠誠度,這類系統的采購和定制化開發成本也不容小覷,根據功能需求和用戶規模的不同,成本可能在幾十萬元到幾百萬元之間。此外,還有數據分析軟件、辦公自動化軟件等各種軟件工具,企業需要根據自身業務需求進行采購和整合,這些軟件的采購和維護成本,也是數字化轉型成本的重要組成部分。

  2、人才招募培養成本:數字化轉型需要既懂技術又懂業務的復合型人才,這類人才在市場上供不應求,導致企業的招募成本居高不下。以數據分析師為例,根據獵聘網的數據顯示,一線城市的數據分析師平均月薪在1.5萬-3萬元之間,且這還不包括年終獎金、福利等其他薪酬支出。對于一些高端的數字化人才,如人工智能算法工程師、大數據架構師等,他們的薪資水平更高,平均月薪可達3萬-5萬元,甚至更高。而且,這些高端人才往往還會要求較高的股權或期權激勵,這進一步增加了企業的人力成本。

  除了招募成本,企業還需要投入大量資金對員工進行數字化技能培訓。培訓內容包括數字化工具的使用、數據分析方法、數字化戰略規劃等多個方面。企業可以選擇內部培訓,邀請行業專家或內部資深員工進行授課,但這需要支付專家的授課費用、培訓場地費用等,每次培訓的成本可能在數萬元到數十萬元不等。企業也可以選擇將員工送到外部培訓機構進行培訓,這不僅需要支付高額的培訓費用,還需要考慮員工培訓期間的工資支出和工作安排問題。根據培訓機構和培訓課程的不同,外部培訓的費用每人可能在數千元到數萬元之間。而且,數字化技術發展迅速,員工需要不斷接受培訓和學習,以保持技能的更新和提升,這使得人才培養成本成為企業數字化轉型過程中的一項長期支出。

  3、試錯成本:數字化轉型是一個探索和創新的過程,企業在實施數字化項目時,往往沒有現成的經驗可以借鑒,需要不斷嘗試和摸索,這就不可避免地會產生試錯成本。例如,企業在引入新的數字化系統時,可能由于對系統的功能和適用性評估不足,導致系統在實施過程中出現各種問題,無法滿足企業的業務需求,最終不得不放棄該系統,重新尋找其他解決方案。在這個過程中,企業不僅浪費了大量的時間和精力,還投入了購買系統、實施系統以及培訓員工等方面的費用,這些費用都成為了試錯成本。

  據相關研究表明,企業在數字化轉型過程中,試錯成本平均占總投入的10%-20%。一些企業在數字化營銷方面進行嘗試,投入大量資金開展線上廣告投放、社交媒體營銷等活動,但由于缺乏有效的策略和數據分析,導致營銷效果不佳,投入的資金沒有得到相應的回報。這些試錯成本不僅增加了企業的經濟負擔,還可能影響企業對數字化轉型的信心和決心。

  (二)漫長見效周期解析

  1、轉型涉及的系統工程復雜性:數字化轉型不僅僅是引入一些新技術或新系統,而是涉及到企業的整個運營體系,包括戰略規劃、組織架構、業務流程、企業文化等多個方面的變革。這是一個復雜的系統工程,需要企業各個部門之間的緊密協作和配合。例如,企業要實現生產流程的數字化,就需要生產部門、技術部門、供應鏈部門等多個部門共同參與。生產部門需要調整生產流程和操作規范,以適應數字化生產的要求;技術部門需要負責數字化系統的選型、實施和維護;供應鏈部門需要與供應商協同,實現供應鏈的數字化管理。然而,在實際操作中,由于各個部門之間的利益訴求、工作方式和溝通習慣不同,往往會出現協作不暢、信息傳遞不及時等問題,導致數字化轉型項目的推進受阻,從而延長了見效周期。

  而且,數字化轉型過程中還需要對企業的現有業務流程進行優化和再造。傳統的業務流程可能已經運行多年,存在各種繁瑣的環節和不必要的流程,這些都需要在數字化轉型過程中進行梳理和改進。但業務流程再造是一個復雜而敏感的過程,涉及到人員崗位調整、職責重新劃分等問題,容易引發員工的抵觸情緒,增加變革的難度和風險。如果業務流程再造不能順利進行,就會影響數字化轉型的效果,導致企業無法在短期內看到明顯的收益。

  2、效果量化困難:數字化轉型的效果往往難以用具體的指標來衡量,不像傳統的投資項目那樣,有明確的財務指標可以反映投資回報。例如,企業通過數字化轉型提升了客戶滿意度,但客戶滿意度的提升很難直接轉化為具體的銷售額增長或利潤增加。雖然可以通過問卷調查等方式來了解客戶滿意度的變化,但這些數據往往具有一定的主觀性,難以準確衡量數字化轉型對客戶滿意度的實際影響。

  同樣,數字化轉型對企業創新能力的提升也很難用具體的指標來量化。企業可能通過數字化技術獲取了更多的市場信息和創新靈感,推出了新的產品或服務,但這些創新成果的市場表現和商業價值需要時間來驗證,而且受到市場競爭、消費者需求變化等多種因素的影響,很難將創新能力的提升與數字化轉型直接關聯起來。這種效果量化的困難,使得企業難以準確評估數字化轉型的投資回報,也容易讓企業在轉型過程中產生迷茫和困惑,影響決策的科學性和及時性。

  3、缺乏頂層設計:很多企業在進行數字化轉型時,缺乏清晰的戰略目標和實施路徑,沒有從企業整體發展的角度進行頂層設計。往往是各個部門根據自身的需求和利益,各自為政地推進數字化項目,缺乏統一的規劃和協調。例如,銷售部門為了提升銷售業績,可能自行引入一套客戶關系管理系統;財務部門為了提高財務管理效率,可能單獨采購一套財務軟件。這些系統之間可能無法實現數據共享和業務協同,形成了一個個“信息孤島”,不僅無法發揮數字化轉型的整體優勢,還可能導致企業資源的浪費和管理的混亂。

  缺乏頂層設計還會導致企業在數字化轉型過程中缺乏明確的方向和重點,無法集中資源解決關鍵問題。企業可能會在一些次要的數字化項目上投入過多的精力和資金,而忽視了對核心業務的數字化改造,從而影響了數字化轉型的效果和進度。而且,由于沒有統一的戰略規劃,企業在數字化轉型過程中可能會頻繁調整方向和策略,這不僅會增加項目的實施難度和成本,還會讓員工感到無所適從,降低員工對數字化轉型的支持和參與度。

投入大見效慢,數字化怎樣才能真正驅動業務增長?

  數字化驅動業務增長的成功密碼

  盡管數字化轉型存在投入大、見效慢的困境,但仍有不少企業成功實現了數字化轉型,讓數字化真正成為驅動業務增長的強大動力。它們的成功并非偶然,而是在戰略、技術、數據等多個關鍵維度上精準發力,掌握了數字化轉型的核心要點,為眾多企業提供了寶貴的借鑒經驗。

  (一)戰略先行,精準定位

  數字化轉型是一項長期而復雜的系統工程,企業必須從戰略高度進行規劃和布局,明確數字化轉型的目標和方向。元氣森林作為近年來崛起的飲料行業新秀,其數字化轉型的成功經驗值得眾多企業學習。元氣森林在成立初期,就將數據驅動作為核心戰略之一。通過引入先進的CRM系統,元氣森林實現了從產品設計、市場調研到銷售決策的全鏈路數字化管理。在產品研發階段,元氣森林利用CRM系統收集的消費者反饋數據,精準把握市場趨勢,快速推出符合消費者口味的新產品。在銷售管理方面,元氣森林借助CRM系統的全渠道營銷功能,實現了線上線下銷售數據的實時同步與分析。通過精準的客戶畫像和銷售預測模型,元氣森林能夠提前布局市場,優化銷售渠道,提升銷售效率。此外,元氣森林還通過CRM系統與經銷商、零售商建立了緊密的合作伙伴關系,實現了供應鏈的高效協同,進一步提升了市場競爭力。

  正是因為元氣森林將數字化戰略貫穿于企業發展的各個環節,明確了以數據驅動業務增長的目標和路徑,才能夠在激烈的市場競爭中脫穎而出,實現快速發展。據公開數據顯示,2021年,元氣森林成立六年,營收做到73億元,較前一年增長2.6倍,成為飲料行業的最強黑馬。這充分證明了明確的數字化戰略對企業業務增長的重要推動作用。企業在進行數字化轉型時,應借鑒元氣森林的經驗,結合自身的發展戰略和市場定位,制定出符合企業實際情況的數字化戰略規劃,確保數字化轉型的方向正確、目標明確。

  (二)技術賦能,高效運營

  數字化技術是實現業務增長的重要手段,企業應積極引入先進的數字化技術,優化業務流程,提升運營效率。以雙匯與FS的合作為例,隨著物聯網、人工智能、大數據、云計算等技術的快速發展,數字化轉型已成為企業提升競爭力、實現可持續發展的重要路徑。面對市場環境的快速變化和消費者需求的日益多樣化,中國肉類行業龍頭企業雙匯通過數字化轉型不斷優化管理流程、提升運營效率,實現管理提質和業務增效。雙匯在全國18個省(市)建立了30多個現代化的肉類加工基地及配套產業,供應鏈條涉及養殖、屠宰、加工、物流等多個環節,由于產業規模大、業務范圍廣、供應鏈條長,企業傳統的管理模式面臨新的挑戰。

  近年來,面對新形勢下的新變化,雙匯創始人萬隆提出了“產業化、多元化、國際化、數字化”的企業發展戰略。2024年9月,圍繞數字化戰略落地,雙匯成立了數字轉型委員會和數字化轉型辦公室,并制定了“物數互聯、數據入湖、統一平臺、AI賦能、協同辦公”的數字化工作方針,開啟了企業數字化轉型發展的新篇章。雙匯數字化轉型辦公室成立后,首先與FS科技達成戰略合作,推出了企業內部協同辦公平臺“匯工作”,該平臺覆蓋日常工作協同、會議溝通、知識沉淀、數據分析、任務跟蹤、目標管理等功能,成為企業各級員工溝通工作、審批業務、跟蹤任務、收集數據的第一手工具。目前雙匯“匯工作”平臺覆蓋員工人數超過22000名,成為企業數字化戰略落地的重要抓手。

  在“匯工作”平臺的助力下,短短半年時間,雙匯數字化轉型便成效初顯,數字化團隊累計推動總部及一線工廠超100項數字化實踐,完成多項數字化基建。以實施“匯工作”協同辦公系統為抓手,賦能管理升級;依托企微的外部鏈接功能,進行市場私域數字化項目試點;引進多點零售系統,助力商業公司和生鮮品事業部提升門店運營質量;引進甄云科技,采購SRM管理系統,規范采購中心供應商及招標業務管理。在管理提質方面,利用FS打造統一協同辦公平臺,通過統一審批入口,優化線上流程,平均審批時長下降40%;建立近400個知識庫,沉淀各類工作技能、辦公知識,實現跨部門知識共享;深入5家雙匯下屬工廠推進30余項無紙化改造,制定標準化工廠操作手冊在全集團推廣。在業務增效方面,推出禽業異常工單管理、三級風險排查、生鮮品燃動指標預警等高價值數字化實踐。其中基于FS多維表格、集成平臺、開放平臺搭建的“異常信息反饋工單系統”,涵蓋從異常任務上報、任務跟進、任務流轉通知、最終數據分析等各環節,累計收集工單達1688條,解決1637條,解決率達96.9%,異常信息流轉周期縮短至之前的60%,大幅提升效率。

  通過與FS的合作,雙匯利用數字化技術實現了管理流程的優化和運營效率的提升,為企業的業務增長奠定了堅實的基礎。這表明,企業應積極擁抱數字化技術,結合自身業務特點,選擇合適的數字化工具和解決方案,實現業務流程的自動化、智能化,提高運營效率,降低成本,從而提升企業的市場競爭力。

  (三)數據導向,科學決策

  數據是數字化時代的重要資產,企業應建立完善的數據管理體系,充分挖掘數據價值,為決策提供科學依據。國信創新作為招投標信息服務領域的領軍企業,在數字化轉型過程中也曾面臨諸多挑戰。早期,國信創新嘗試自研CRM系統,但隨著業務復雜度的增加,自研系統的局限性逐漸顯現。系統無法快速響應業務需求的變化,導致管理效率低下;同時,自研系統的安全性也存在隱患,數據泄露風險較高。在經過深入的市場調研和對比分析后,國信創新選擇了某企業的連接型CRM系統。

  該系統不僅具備強大的功能模塊,能夠滿足國信創新在客戶管理、銷售流程優化、售后服務等方面的需求,還通過高度的靈活性和可擴展性,支持企業未來的業務發展。通過與某企業的合作,國信創新實現了客戶管理的全方位升級,客戶分配效率大幅提升,客戶服務質量顯著提高,業務協同效率顯著增強。借助某企業的CRM系統,國信創新能夠對客戶數據進行全面收集、整合和分析,深入了解客戶需求和行為模式,從而為銷售策略的制定、產品的優化以及客戶服務的提升提供有力的數據支持。通過數據分析,國信創新可以精準定位潛在客戶,提高銷售轉化率;根據客戶反饋優化產品和服務,提升客戶滿意度和忠誠度;實時監控業務指標,及時調整業務策略,確保企業的運營始終處于最佳狀態。

  國信創新的案例表明,企業應重視數據的價值,建立科學的數據管理和分析體系,將數據融入到企業的決策流程中,實現從經驗決策向數據驅動決策的轉變。只有這樣,企業才能在復雜多變的市場環境中做出準確的決策,把握市場機遇,實現業務的持續增長。

投入大見效慢,數字化怎樣才能真正驅動業務增長?

  企業開啟數字化增長的行動指南

  (一)制定適配戰略

  企業數字化轉型的第一步是制定適配的戰略。這需要企業深入分析自身所處的行業特點,不同行業的數字化轉型重點和路徑差異巨大。制造業側重于生產流程的智能化和供應鏈的數字化管理;服務業則更關注客戶體驗的數字化提升和服務流程的優化。同時,企業還需結合自身的發展階段和資源狀況,明確數字化轉型的目標和路徑。處于創業初期的企業,可能更注重通過數字化工具降低運營成本、提高市場拓展能力;而成熟的大型企業,則可能著眼于利用數字化技術進行業務創新、開拓新的市場領域。

  以一家處于成長期的互聯網電商企業為例,其在制定數字化戰略時,充分考慮到行業競爭激烈、市場變化快速的特點,以及自身在資金、技術和人才方面的優勢與不足。明確將提升用戶體驗和精準營銷作為數字化轉型的核心目標,制定了分階段的轉型計劃。第一階段,優化網站和APP的界面設計和功能,提升用戶購物的便捷性和流暢性;第二階段,引入大數據分析技術,對用戶行為數據進行深度挖掘,實現精準營銷和個性化推薦;第三階段,探索人工智能在客戶服務和供應鏈管理中的應用,提高運營效率和服務質量。通過這樣明確的戰略規劃,該企業在數字化轉型的道路上穩步前行,市場份額和盈利能力不斷提升。

  (二)善用數字工具

  在數字化轉型過程中,選擇合適的數字化工具至關重要。企業應根據自身的業務需求和預算,選擇性價比高、易用性強的數字化工具。云計算技術的出現,為企業提供了一種靈活、高效的計算資源獲取方式。企業可以根據實際業務需求,按需租用云計算服務,避免了大量的硬件設備投資和維護成本。同時,軟件即服務(SaaS)模式的應用也越來越廣泛,企業可以通過訂閱SaaS軟件,快速部署和使用各種業務管理系統,如CRM、ERP等,大大降低了軟件采購和實施的成本。

  低代碼/無代碼平臺也是企業數字化轉型的有力工具。這些平臺允許企業用戶通過簡單的拖拽操作和配置,快速開發出各種業務應用程序,無需編寫大量的代碼。這不僅降低了開發成本和難度,還縮短了開發周期,使企業能夠快速響應市場變化和業務需求。例如,某小型企業通過使用低代碼平臺,在短短幾周內就開發出了一套適合自身業務流程的客戶管理系統,實現了客戶信息的集中管理和銷售流程的自動化,提高了工作效率和客戶滿意度。

  (三)培育專業人才

  人才是數字化轉型成功的關鍵因素之一。企業應通過內部培訓和外部引進相結合的方式,打造一支具備數字化技能的人才隊伍。內部培訓可以根據員工的崗位需求和技能水平,制定個性化的培訓計劃,包括數字化工具的使用、數據分析方法、數字化戰略規劃等方面的培訓。通過內部培訓,不僅可以提升員工的數字化技能,還可以增強員工對企業數字化轉型的認同感和參與度。

  外部引進則可以為企業帶來新的理念和技術。企業可以招聘具有數字化背景的專業人才,如數據分析師、人工智能工程師、數字化營銷專家等,充實企業的數字化人才隊伍。同時,企業還可以與高校、科研機構等建立合作關系,共同開展人才培養和技術研發,為企業的數字化轉型提供人才和技術支持。例如,某企業與當地的高校合作,建立了數字化人才培養基地,定期為企業輸送優秀的數字化人才。同時,企業還邀請高校的專家學者為企業的數字化項目提供技術指導和咨詢,促進了企業數字化轉型的順利進行。

  (四)強化數據管理

  數據是數字化轉型的核心資產,企業應建立完善的數據管理體系,加強數據的收集、存儲、分析和應用。在數據收集階段,企業應明確數據收集的目標和范圍,確保收集到的數據能夠滿足業務需求。同時,要保證數據的準確性和完整性,避免數據的錯誤和缺失。在數據存儲方面,企業應選擇合適的存儲技術和設備,確保數據的安全存儲和快速訪問。可以采用分布式存儲、數據備份等技術,提高數據的可靠性和安全性。

  數據分析是挖掘數據價值的關鍵環節。企業應運用先進的數據分析工具和算法,對收集到的數據進行深入分析,發現數據中的規律和趨勢,為企業的決策提供科學依據。例如,通過數據分析,企業可以了解客戶的需求和偏好,優化產品設計和營銷策略;可以預測市場變化和業務風險,提前制定應對措施。在數據應用方面,企業應將數據分析的結果應用到實際業務中,實現數據驅動的業務增長。同時,要注意數據的安全和隱私保護,建立健全的數據安全管理制度,防止數據泄露和濫用。

  攜手共進,開啟數字化新征程

  數字化轉型之路雖然充滿挑戰,但只要企業能夠正確認識到投入與回報的關系,制定科學合理的戰略,善用數字化工具,培育專業人才,強化數據管理,就一定能夠突破困境,實現數字化對業務增長的有效驅動。在這個數字化時代,誰能率先掌握數字化轉型的密碼,誰就能在激烈的市場競爭中搶占先機。

  如果您在數字化轉型過程中遇到任何問題,或者對數字化轉型的策略和方法有疑問,歡迎隨時向我咨詢。讓我們一起探索數字化轉型的無限可能,共同開啟企業數字化發展的新篇章。

 

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