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        基于參與-情感-認(rèn)知框架的用戶創(chuàng)新性預(yù)測

        2018-07-14 03:21:50陳星宇黃俊文
        關(guān)鍵詞:創(chuàng)新者細(xì)分框架

        陳星宇,周 展,黃俊文,陶 達(dá)

        1) 深圳大學(xué)管理學(xué)院,廣東深圳 518060;2) 深圳大學(xué)人因工程研究所,廣東深圳 518060

        隨著Web 2.0的深入,在現(xiàn)代新興企業(yè)中,產(chǎn)品創(chuàng)新模式已從傳統(tǒng)的生產(chǎn)商主導(dǎo)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩糁鲗?dǎo).用戶既是創(chuàng)新需求者,也是創(chuàng)新來源.因此,對現(xiàn)代企業(yè)來說,尋找創(chuàng)新用戶,挖掘創(chuàng)新用戶的需求是減少創(chuàng)新不確定性、降低研發(fā)成本、提高新產(chǎn)品開發(fā)成功率以及提高產(chǎn)品競爭力的有效途徑.

        早在20世紀(jì)70年代,Von HIPPEL[1]就提出“用戶是創(chuàng)新者”的革命性觀點(diǎn). 其后ROSENBERG[2]提出“用中學(xué)”的概念,即通常由用戶在使用產(chǎn)品時(shí)執(zhí)行問題的求解任務(wù).LEE[3]也證實(shí),在日本機(jī)械工具創(chuàng)新中用戶起著十分重要的作用.然而,對創(chuàng)新用戶的研究目前還僅停留在理論階段,包括對創(chuàng)新用戶的概念界定(如定義領(lǐng)先用戶、早期采用者及產(chǎn)品不滿用戶等[4])、對創(chuàng)新用戶在新產(chǎn)品開發(fā)過程中的潛在作用研究(如基于用戶創(chuàng)新工具箱的產(chǎn)品創(chuàng)新方法[5])以及對創(chuàng)新用戶的特征分析(如將創(chuàng)新用戶的特征分類[6])這3個(gè)方面.另外,還有少量研究通過結(jié)合產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域和用戶創(chuàng)新領(lǐng)域的用戶特征來區(qū)分不同類型的用戶[7].總之,這些研究并沒有指出哪些特定的用戶特征可用來區(qū)分創(chuàng)新用戶和非創(chuàng)新用戶,以及區(qū)分其創(chuàng)新能力[8].目前研究缺乏一個(gè)系統(tǒng)、完整的框架來科學(xué)指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新用戶識別和定位,以及區(qū)分用戶的創(chuàng)新能力.

        從市場營銷的角度看,創(chuàng)新用戶屬于一個(gè)細(xì)分市場或一類細(xì)分客戶.過去研究通常利用不同細(xì)分變量對顧客進(jìn)行細(xì)分[9-10].細(xì)分變量通常被定義為一組選定的屬性,如生活方式、心理特征、人口特征及使用行為等.利用這些特定的屬性,相似的個(gè)體被分到同一組中[11].CAHILL[9]提出,細(xì)分變量可分為物理屬性變量(如地理位置和人口特征等)和行為屬性變量(如生活方式、生活狀態(tài)、心理特征和使用行為等).JOONA等[12]根據(jù)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)等物理細(xì)分變量對消費(fèi)者進(jìn)行分組.而BECKER等[13]基于性格變量這種行為屬性劃分消費(fèi)者市場.KOTLER[14]使用物理和行為屬性變量(即利用地理、人口、心理及行為)進(jìn)行細(xì)分市場劃分.而在營銷實(shí)務(wù)中,最常應(yīng)用的細(xì)分變量是人口、地理和經(jīng)濟(jì)變量,以及心理特征和價(jià)值觀等[15].對市場細(xì)分的研究有助于企業(yè)開發(fā)針對不同用戶群體的營銷策略[16].如企業(yè)通過市場細(xì)分與定位滿足不同細(xì)分用戶的需求,且進(jìn)行差異化的營銷戰(zhàn)略,或通過市場細(xì)分和目標(biāo)用戶定位來提高客戶價(jià)值[17].但這些研究并未針對用戶的創(chuàng)新性進(jìn)行細(xì)分研究.

        本研究基于創(chuàng)新用戶特征,提出利用參與、情感和認(rèn)知3個(gè)重要的用戶創(chuàng)新特征,構(gòu)建一個(gè)可識別在線創(chuàng)新用戶的綜合細(xì)分框架.基于此框架,結(jié)合本研究的挖掘方法計(jì)算用戶創(chuàng)新等級,識別不同創(chuàng)新能力的創(chuàng)新用戶,以指導(dǎo)企業(yè)利用海量網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)定位創(chuàng)新用戶這一細(xì)分群體.相比以往研究,本研究框架在識別創(chuàng)新用戶的同時(shí),還能區(qū)分出不同創(chuàng)新能力的創(chuàng)新用戶,幫助企業(yè)找到潛在創(chuàng)新用戶.與此同時(shí),本研究也為客戶細(xì)分領(lǐng)域提供一種新的細(xì)分變量,為客戶細(xì)分的后續(xù)研究提供了新思路.

        1 研究方法

        圖1為本研究基于用戶創(chuàng)新性建立的細(xì)分框架,過程分為:① 提取創(chuàng)新用戶的三維特征;② 計(jì)算特定用戶群體的創(chuàng)新等級;③ 根據(jù)創(chuàng)新等級將用戶劃分為不同的細(xì)分群體.

        圖1 三維細(xì)分框架建立步驟Fig.1 Steps to establish a three-dimensional segmentation framework

        1.1 選擇用戶細(xì)分變量

        通過對現(xiàn)有創(chuàng)新用戶文獻(xiàn)的梳理和分析,提取與用戶創(chuàng)新相關(guān)的若干特征變量,包括用戶專業(yè)度、知識與經(jīng)驗(yàn)、心理動(dòng)機(jī)與情感、體驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)、反饋與投入等變量.根據(jù)經(jīng)典的ABC態(tài)度模型可知,作為消費(fèi)者的用戶分別從情感、行為和認(rèn)知層面與產(chǎn)品形成關(guān)聯(lián)[18].因此,對以上與用戶創(chuàng)新性相關(guān)的變量,同樣可以從這3個(gè)層面進(jìn)行歸類,如用戶專業(yè)度、知識與經(jīng)驗(yàn)變量就屬于認(rèn)知層面的變量,而心理動(dòng)機(jī)與情感、體驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)則屬于情感層面.最終,通過對這些變量進(jìn)行結(jié)構(gòu)化歸類,形成能夠全面、準(zhǔn)確預(yù)測用戶創(chuàng)新性的一種用戶細(xì)分框架,即參與-情感-認(rèn)知框架,如圖2.

        圖2 三維用戶框架的維度Fig.2 Dimensions of three-dimensional users framework

        1.1.1 維度1——參與

        參與是指用戶在產(chǎn)品購買和使用過程中與產(chǎn)品互動(dòng)的體驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn).具體體現(xiàn)為用戶在購買和使用產(chǎn)品時(shí)的投入程度以及對產(chǎn)品的反饋等.參與等級高低依賴于個(gè)人關(guān)聯(lián)、感知風(fēng)險(xiǎn)和態(tài)度.低參與表明用戶在與產(chǎn)品交互過程中沒有做出多少努力.以往研究表明,體驗(yàn)(參與)市場細(xì)分變量是一個(gè)重要的用戶創(chuàng)新維度[19].BOSCH-SIJTSEMA等[20]認(rèn)為用戶的反饋和投入(參與)與產(chǎn)品創(chuàng)新息息相關(guān).

        1.1.2 維度2——認(rèn)知

        認(rèn)知是用戶自身認(rèn)知能力的一個(gè)特征,體現(xiàn)用戶知識儲(chǔ)備、信息處理及數(shù)據(jù)分析的能力.能力強(qiáng)的用戶處理信息迅速,更容易想到認(rèn)知能力弱的用戶想不到的諸多細(xì)節(jié).通常認(rèn)知能力強(qiáng)的用戶具備一定專業(yè)知識或豐富經(jīng)驗(yàn).在以往的研究中,用戶的專業(yè)知識(認(rèn)知)是一個(gè)可以幫助企業(yè)開發(fā)與創(chuàng)新新產(chǎn)品的重要行為變量[21-22].MATTHING等[23]也提出在眾多有關(guān)行為的變量中,知識和經(jīng)驗(yàn)(認(rèn)知)與創(chuàng)新特征的關(guān)系最緊密.因此,在識別創(chuàng)新用戶的市場細(xì)分中,用戶知識和經(jīng)驗(yàn)至關(guān)重要.

        1.1.3 維度3——情感

        情感指用戶與產(chǎn)品間的情感關(guān)聯(lián),代表用戶在購買使用產(chǎn)品中的感受,以及用戶對產(chǎn)品的探索和創(chuàng)造性.情感等級高的用戶對產(chǎn)品的關(guān)注及投入度更高,對產(chǎn)品創(chuàng)新有更強(qiáng)大的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力.以往研究證明用戶動(dòng)機(jī)(情感)市場細(xì)分變量是與創(chuàng)新用戶特征密切相關(guān)的變量之一[8, 24-29].

        1.2 計(jì)算特定用戶群體的創(chuàng)新等級

        基于以上3個(gè)細(xì)分維度構(gòu)建用于識別創(chuàng)新用戶的綜合細(xì)分框架.通過本研究挖掘的方法處理用戶數(shù)據(jù),量化用戶在3個(gè)維度上的契合程度,通過式(1)計(jì)算特定用戶群體的綜合創(chuàng)新等級,

        (1)

        其中,m為細(xì)分維度(即參與、認(rèn)知和情感),其最大值為3;Di為某個(gè)細(xì)分維度的等級得分值,其值分為1(指高維度)和0(指低維度).綜合創(chuàng)新等級的分值范圍為0~3,即參與、認(rèn)知和情感維度分別為D1、D2和D3, 其得分為1或0,求和后就有0、1、2及3這四種情況,體現(xiàn)用戶的不同創(chuàng)新等級.

        本研究通過提取用戶相關(guān)需求文本中的關(guān)鍵詞頻率,計(jì)算用戶特征維度的等級得分.但在這一計(jì)算過程之前,首先要形成這3個(gè)維度的關(guān)鍵詞集,準(zhǔn)確代表這一維度的所有高頻關(guān)鍵詞.這些關(guān)鍵詞是通過機(jī)器學(xué)習(xí)對這一領(lǐng)域的用戶信息文本進(jìn)行關(guān)鍵詞挖掘,并進(jìn)行評估最終得到[30].因此,對于某個(gè)特定用戶的需求文本,首先需要通過自然語義處理,將其分成若干字節(jié),然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)過程,識別出這些字節(jié)中與關(guān)鍵詞集相匹配的關(guān)鍵詞.只要某維度中關(guān)鍵詞出現(xiàn)至少1次,此用戶在此維度等級得分值為1;否則,等級得分值為0.

        1.3 根據(jù)創(chuàng)新等級細(xì)分用戶

        根據(jù)創(chuàng)新等級,將用戶分為創(chuàng)新用戶和非創(chuàng)新用戶(表1).其中,將綜合創(chuàng)新等級分值為1、2及3的用戶定義為創(chuàng)新用戶,因?yàn)樵趨⑴c-情感-認(rèn)知框架中這些用戶至少在1個(gè)維度上表現(xiàn)出創(chuàng)新性[19-25];綜合創(chuàng)新等級分值為0的用戶則被定義為非創(chuàng)新用戶.

        表1 基于參與-情感-認(rèn)知維度高低的用戶分類

        1.4 框架評價(jià)

        因此,本研究評估對象以創(chuàng)新用戶的細(xì)分框架來對應(yīng)創(chuàng)新用戶需求.通過專家評估對創(chuàng)新用戶的輸出進(jìn)行分析,從而評估創(chuàng)新用戶細(xì)分框架的有效性,通過資深產(chǎn)品設(shè)計(jì)專家對不同創(chuàng)新需求和評價(jià)的準(zhǔn)確度進(jìn)行評分,進(jìn)行相應(yīng)的綜合創(chuàng)新等級評估.評分標(biāo)準(zhǔn)采用ULRICH等[26]推薦的方法.其中,高度準(zhǔn)確需求表明消費(fèi)者必須能夠以準(zhǔn)確的方式表達(dá)對產(chǎn)品的需求,且所表達(dá)產(chǎn)品特征和術(shù)語必須同時(shí)被消費(fèi)者理解接受.

        本研究通過5分制的李克特量表評估所生成用戶需求報(bào)表的準(zhǔn)確性.其中,1表明參與者強(qiáng)烈不同意,需要聲明的是幾乎沒有正確信息,體現(xiàn)錯(cuò)誤的術(shù)語表述和需求;5表明參與者強(qiáng)烈同意,要聲明的是幾乎沒有錯(cuò)誤信息,體現(xiàn)準(zhǔn)確術(shù)語表述和需求.通過對創(chuàng)新用戶需求聲明的評價(jià)分析,驗(yàn)證框架的有效性.

        2 例證分析

        為驗(yàn)證本研究所提出用戶細(xì)分框架的可行性與有效性,選取中國某知名在線社區(qū)網(wǎng)站作為數(shù)據(jù)來源平臺,以2005—2016年在線社區(qū)注冊用戶為研究對象.首先,隨機(jī)選取200名用戶作為研究樣本;然后,通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲文本提取出這200名用戶在首頁的自我描述部分及其在社區(qū)里所發(fā)表的評論作為本例的原始數(shù)據(jù)(用戶ID、用戶自我描述關(guān)鍵詞、用戶發(fā)表的影評及書評數(shù),請掃描論文末頁右下角二維碼查看);最后,通過自然語義處理技術(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更加容易識別的字節(jié),并結(jié)合每位用戶的評論數(shù)形成相應(yīng)的數(shù)據(jù)集.

        首先,利用本研究提出的框架以及本例選取的樣本數(shù)據(jù)對樣本用戶進(jìn)行分類.具體步驟如下:

        1) 基于主題特征的關(guān)鍵詞抽取方法[26]定義本研究框架的3個(gè)維度——參與、認(rèn)知及情感的相應(yīng)關(guān)鍵詞;通過這些定義的關(guān)鍵詞,利用人工智能技術(shù)在樣本用戶的自我描述數(shù)據(jù)中進(jìn)一步選取與3個(gè)維度相對應(yīng)的關(guān)鍵詞;最后,這些關(guān)鍵詞形成每個(gè)維度在社區(qū)中所對應(yīng)的關(guān)鍵詞集.例如,在用戶的自我描述中出現(xiàn)“我喜歡科幻”,其中,“喜歡”一詞被歸入情感維度的關(guān)鍵詞集.

        2) 通過樣本用戶的自我描述數(shù)據(jù)與每個(gè)維度的關(guān)鍵詞集進(jìn)行匹配,來確定該用戶是否具備此維度的特征.具體判別標(biāo)準(zhǔn)為:若某用戶自我描述數(shù)據(jù)中的字節(jié)在某維度的關(guān)鍵詞集中出現(xiàn)的詞頻大于1,則認(rèn)為該用戶具備這一維度特征.通過這一過程,確定每位用戶與框架中3個(gè)維度的對應(yīng)程度.

        3) 判定每位用戶的綜合創(chuàng)新等級,將用戶的綜合創(chuàng)新程度量化;本研究提出的用戶分類標(biāo)準(zhǔn)將用戶歸為4類綜合創(chuàng)新等級中.上述部分實(shí)現(xiàn)了根據(jù)本研究框架對社區(qū)用戶進(jìn)行分類的過程,體現(xiàn)了框架的可行性.

        以下驗(yàn)證這一結(jié)果的有效性.根據(jù)某用戶發(fā)表的評論數(shù)量及其內(nèi)容來驗(yàn)證步驟3)中得到的分類結(jié)果.在此例證中社區(qū)用戶所發(fā)表的評論是對社區(qū)平臺的創(chuàng)新需求和評價(jià)輸出[27].專家在本例分類結(jié)果基礎(chǔ)上,根據(jù)用戶評論需求和評價(jià)準(zhǔn)確度,進(jìn)行打分和創(chuàng)新等級評估,從而驗(yàn)證其有效性,見表2.

        表2 創(chuàng)新用戶識別舉例

        由表2可見,匹配度為專家分析法得出的用戶數(shù)與本研究框架分析得出的用戶數(shù)的比值.在創(chuàng)新用戶中,各分類匹配度均在70%以上.在非創(chuàng)新用戶中,匹配度為83%.而傳統(tǒng)的領(lǐng)先用戶識別方法如問卷、衡量顧客能力法及模糊綜合法方式不僅耗時(shí)耗力,且識別準(zhǔn)確率不足1/3[29-30],可見相比傳統(tǒng)的創(chuàng)新用戶識別過程,本框架在整體識別創(chuàng)新用戶上的效率更高.

        3 討 論

        本研究根據(jù)用戶的3個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新特征變量,提出一種用于識別創(chuàng)新用戶的3維用戶細(xì)分框架(即參與-情感-認(rèn)知框架).通過與專家評估法進(jìn)行比較,本案例驗(yàn)證了從在線社區(qū)用戶需求文本信息中預(yù)測創(chuàng)新用戶的框架的有效性.由于網(wǎng)上信息很容易收集和處理,且自然語言處理工具也易獲取和實(shí)現(xiàn),因此,本方法在時(shí)間和成本方面均有優(yōu)勢.另外,從例證分析結(jié)果可見,創(chuàng)新等級為3的創(chuàng)新用戶人數(shù)比例很小.本研究中所提出的其他類型創(chuàng)新用戶人數(shù)比例相對較大,且具有創(chuàng)新特征,與傳統(tǒng)方式相比,本研究能發(fā)現(xiàn)大規(guī)模、有潛力的在線創(chuàng)新用戶.因此,在實(shí)踐意義上本研究框架能夠快捷有效地幫助企業(yè)找到不同等級的創(chuàng)新用戶,以指導(dǎo)企業(yè)的新產(chǎn)品開發(fā);在理論意義方面,這一框架的提出為客戶細(xì)分領(lǐng)域提供一種新的細(xì)分變量,為客戶細(xì)分的后續(xù)研究提供新思路.

        值得一提的是,除根據(jù)創(chuàng)新等級值對用戶進(jìn)行等級分類外,未來研究還可進(jìn)一步從各個(gè)等級維度探討用戶的細(xì)分情況.例如,可具體考察用戶在各個(gè)維度上的創(chuàng)新等級得分高低,將用戶預(yù)定義為不同類型,具體可分為:

        領(lǐng)先的創(chuàng)新者.領(lǐng)先的創(chuàng)新者指對產(chǎn)品參與度高、認(rèn)知力強(qiáng)和情感深,即在3個(gè)維度上的得分都高的用戶.這個(gè)群體與過去研究中所提出的領(lǐng)先用戶相似.領(lǐng)先的創(chuàng)新者經(jīng)常使用產(chǎn)品,對產(chǎn)品的興趣強(qiáng)烈,對產(chǎn)品相關(guān)知識非常了解,因此,極有可能預(yù)見產(chǎn)品未來的使用契機(jī).領(lǐng)先的創(chuàng)新者是理想的創(chuàng)新源,但其數(shù)量稀少.普通公司很少能投入足夠的時(shí)間和財(cái)力去尋找他們.

        業(yè)余的革新者.業(yè)余的革新者是指思考能力強(qiáng),情感豐富的用戶.由于具有較強(qiáng)的思考能力,這類革新者比思考能力弱的用戶處理信息更快,對產(chǎn)品的思考更加具體.業(yè)余的革新者同樣有動(dòng)機(jī)參與到產(chǎn)品創(chuàng)新的設(shè)計(jì)過程中來.

        熱忱的創(chuàng)新者.熱忱的創(chuàng)新者是指參與高,情感豐富的用戶.熱忱的創(chuàng)新者參與產(chǎn)品互動(dòng)并以此來滿足自身利益,有參與產(chǎn)品創(chuàng)新的動(dòng)機(jī).即使這類用戶沒有系統(tǒng)的專業(yè)知識,但仍可以通過與設(shè)計(jì)者交流和學(xué)習(xí)獲得所需的專業(yè)知識.

        投入的創(chuàng)新者.投入的創(chuàng)新者指參與度高,認(rèn)知能力強(qiáng)的用戶.高參與意味著此類創(chuàng)新者與產(chǎn)品的互動(dòng)十分密切,且可以輕易處理有關(guān)產(chǎn)品的大量信息,甚至能對產(chǎn)品的諸多細(xì)節(jié)提出建設(shè)性的意見.擁有如此強(qiáng)的能力和大量專業(yè)知識,這類用戶會(huì)成為稱職的產(chǎn)品專家.他們通常是產(chǎn)品相關(guān)領(lǐng)域或在產(chǎn)品相關(guān)領(lǐng)域擁有大量的經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員.

        中性的創(chuàng)新者.中性的創(chuàng)新者是滿足在3個(gè)維度中其中1個(gè)維度得分高,其余維度得分低的用戶.本研究將其歸類為間接創(chuàng)新者,即在所提出的框架內(nèi)可能不需要直接參與,也可能不需要提供輸入或反饋.他們雖然在某些維度上展示了創(chuàng)新者的特征,但總的來說其創(chuàng)新性相比其他創(chuàng)新用戶仍不足.然而從他們身上還是可能發(fā)掘一些潛在的設(shè)計(jì)思路,也可以作為樣本來分析用戶行為.

        消極的創(chuàng)新者.消極的創(chuàng)新者指的是在3個(gè)維度得分都低的創(chuàng)新者.消極的創(chuàng)新者通常只是用產(chǎn)品來滿足自身基本需求,對產(chǎn)品的相關(guān)知識知之甚少.由于他們對產(chǎn)品的使用通常浮于表面,因此參與度低,從而導(dǎo)致他們對新產(chǎn)品創(chuàng)新的貢獻(xiàn)也很少.

        另外,本研究未在所提的3個(gè)維度變量中進(jìn)行創(chuàng)新等級的橫向比較,即沒有預(yù)定義其不同權(quán)值,而在不同場景與產(chǎn)品類別中,這3個(gè)維度是否在創(chuàng)新等級上有差異,值得進(jìn)一步探討.

        與此同時(shí),未來研究可對電商進(jìn)行分析,并把研究對象擴(kuò)展到消費(fèi)產(chǎn)品等其他產(chǎn)品類別.這種擴(kuò)展可以從不同的角度幫助識別創(chuàng)新用戶.未來的研究還包括將現(xiàn)有的用戶細(xì)分框架嵌入到實(shí)際的產(chǎn)品開發(fā)中,并且根據(jù)細(xì)分結(jié)果定制不同的用戶創(chuàng)新策略,后者的工作能夠幫助應(yīng)對在產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域中由于既定資源短缺所引起的問題.

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