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資料如何幫助
產品決策
Gogolook 資深產品經理
104 人力銀行 使用經驗研究員
謝守澤
(Soldier)
什麼是資料
• 資料包含所有質量量化資料,所有能提供新知的東⻄西
• 產品⾏行行為數據,實驗結果
• 訪談,問卷
• 客服資料,社群資料,次級資料
• 聊天,實際探查
• 資料是為了了解決問題,你必需帶著⽬目標與問題去收集資料和看資料
• 資料...
⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場
資料可以幹嘛
⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場
資料可以幹嘛
開發前,反應潛⼒力力,決定優先順序
⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場
資料可以幹嘛
開發後,反應⽬目標與問題,決定加碼或停損
⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場
資料可以幹嘛
提供靈感,調整產品與⽬目標⽅方向
資料可以呈現 幫你什什麽
概念念潛⼒力力 決定優先順序
問題與績效 決定加碼與停損
⾏行行為脈絡與原因 激發靈感
資料是為了幫你做決策和給你靈感
量量化資料
質化資料
1. 數據與商業的關係
⽤用⼾戶 -> 產品 -> 商業/⽬目標
我們通常很在意的地⽅方
不該遺漏的部分
• 找商業到產品之間的關係 (Logic)
• 理理解商業模式找到從商業到產品之中的轉換邏輯
• 理理解每個改動,可以對商業造成的影響 (Impact)
• 依據 Impact 的⼤大⼩小,決定產品設計的⽅方向,決定優先順序
(PV/1000) * ECPM = 你的營收
Logic 範例例 - 廣告模式
(⽤用⼾戶看你的廣告1000次你可以得到的錢)
(PV/1000) * ECPM = 你的營收
Logic 範例例 - 廣告模式
(⽤用⼾戶看你的廣告1000次你可以得到的錢)
使⽤用⼈人數* 頻次/1000 * ECPM
Notification * push click rate * update rate * ecpm
Notification Push click rate Update rate ecpm
每週賺的錢
(美⾦金金)
300000 0.3 ...
每週造訪次數 轉換率 1 轉換率 2 ecpm
每週賺的錢
(美⾦金金)
300000 0.3 0.6 2 108
每週造訪次數 轉換率 1 轉換率 2 ecpm
每週賺的錢
(美⾦金金)
300000 0.6 0.6 2 216
每週造訪次數...
2. 數據在開發流程的用處
開發前
評估潛⼒力力 (Pool)
決定要不要做/決定要從那
裡開始做
開發後
評估績效 (Performance)
決定要繼續改還是要放棄
發現問題 (Problem)
決定接下來來要怎麼改
Pool
作⽤用:評估⼀一個東⻄西可能的潛⼒力力,判斷值不值得作
怎麼做:確認最⼤大可能的範圍(可能透過既有數據/假設)
• 開⼀一家店 -> 先算⼀一天有多少⼈人做過⾨門⼝口
Performance
作⽤用:透過指標評估產品表現,對商業的影響
怎麼設計:三種指標
• Key metric
• Proxy metric
• Secondary metric
Proxy metric
當⽬目標比較難直接影響,需要長期觀測時,可以設立比較
容易易觀測的間接指標 (Proxy metrics)。
• Retention -> 7 Days Retention
• Netfix 訂閱率 -> 讀內容的時間
Secondary metric
除了了主要指標以外,設定⼀一些次要指標 (secondary
metrics) 去評估除了了商業以外,對⽤用⼾戶造成的影響
可能⼀一開始無法直接反應到商業指標,但可以透過
Secondary metric 去觀...
Performance
觀察對商業的影響
Key Metric 的實務操作
觀察⽤用⼾戶⾏行行為有無變化
Key metric
Proxy metric
Secondary metric
Problem
作⽤用:發現既有設計那裡有問題
怎麼做:追蹤最主要的那條 Flow 的每⼀一步
3. 怎麼設計指標
評估績效的指標
• Key metric
• Proxy metric
• Secondary metric
發現問題的指標
• 追蹤最重要的 Flow
剛剛都講完了了,重新複習⼀一下
選定⼀一個功能,試著列列出以下的數據
• Pool
• 你會先看那些數據,評估該不該做
• Performance
• 列列出該功能的這兩兩個 metric 是什什麼
• Key metric
• Proxy metric
• Problem:...
4. 怎麼分析
好的分析來來⾃自於
• 好的設計,能夠事先設計指標與實驗
• 搭配質化研究,理理解數據背後的原因
• 理理解資料,知道那些資料可以⽤用,怎麼⽤用
學會分析的重點
設計指標與實驗
分析在重點在事先的設計,⽊木已成⾈舟,神仙難救
事先設計指標
• 指標:Pool/Performance/Problem
事先設計實驗
• 實驗本質是學習,透過上線去學習如何達成⽬目標,數據
只是反映結果與問題
• 怎麼透過設計...
UI/流程改動 ———————————> 商業/⽬目標
實驗架構 - 直覺的做法
UI/流程改動 ———————————> 商業/⽬目標
實驗架構 - 比較好的做法
分解問題
設立假設
執⾏行行實驗(UI/流程改動)
咖啡店業績不好
• 請⼈人來來發傳單
• 到facebook 投廣告
• 研發新的菜⾊色
實驗架構 - 範例例
咖啡店業績不好 (問題)
• 來來店的⼈人太少?
• 客單價太低?
來來店的⼈人太少 (假設)
• 知道這家店的⼈人太少,增加店外的⼈人流
• 經過的⼈人不想進來來,改善店⾯面的外觀
知道這家店的⼈人變多,來來店的⼈人就會多,業績就增加(提出⽅...
參參考架構
(來來⾃自 Designing With Data: Improving the User Experience With A/B Testing)
產品到商業
理理解的每⼀一步轉換
下⼀一步
沒有下⼀一步的數據
就只是長知識
理理解真實數字
有助於你選定優先順序
Performance
3 種指標 Key/Proxy/
Secondary
數據⽤用途
開發前,評估潛⼒力力
開發後,評估績效...
量量化資料
質化資料
數據為什麼需要跟質化結合
• 資料的本質是學習,透過資料學習怎麼⼀一步步達成⽬目標,所以
數據發現的問題然後呢?
• 重點在挖掘背後的認知、經驗、價值觀、需求,設計不⼀一定可
以複製,⼈人性可以
• 發現原因後可以放⼤大,可以去⽤用在別的地⽅方
與數據搭配的使用者研究
• 結合數據的使⽤用者研究
• 結合量量化,快速地獲得回饋,重點放在了了解原因獲得靈感
• 案例例
• UI 測試
• ⾺馬來來⻄西亞實驗
• 巴⻄西實驗
概念
測試
(發現問題->探索原
因->驗證概念)
開發上線
數據/實驗結果
(發現問題)
測試
(探索原因)
上線
(驗證概念)
與數據搭配的使用者研究
As is
To be
100 Ideas
• 資料本⾝身沒有價值,透過資料啟發的好⽅方案才有價值
• 想出好⽅方案的⽅方法,想 100 個⽅方案,⼤大概有 1~2 個比較好
• 資料是啟發想法的材料,透過資料讓⾃自⼰己有根據的發想
• 透過資料可以有⼀一個基準點,讓...
產品到商業
理理解的每⼀一步轉換
下⼀一步
沒有下⼀一步的數據
就只是長知識
理理解真實數字
有助於你選定優先順序
Performance
3 種指標 Key/Proxy/
Secondary
數據⽤用途
開發前,評估潛⼒力力
開發後,評估績效...
量量化發現問題
質化發現原因,刺刺激靈感
想法靠你⾃自⼰己
⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場
資料可以幹嘛
⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場
資料可以幹嘛
開發前,反應潛⼒力力,決定優先順序
⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場
資料可以幹嘛
開發後,反應⽬目標與問題,決定加碼或停損
⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場
資料可以幹嘛
提供靈感,調整產品與⽬目標⽅方向
⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場
⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場
這些都是產品內的範疇
資料如何幫助產品決策
資料如何幫助公司決策
⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場
深入產品內部前,決定⽅方向,擬定產品策略略往往更更重要
什什麼是⽅方向
Source : 梁寧產品思維 30 講,第 8 講點線⾯面體的戰略略選擇
• ⼀一套⽣生態系統,在這⽣生態系統裡⾯面,多⾯面向的產
品公司,為了了多⾯面向的⽬目的,依附在這個體上,
彼此競爭或共⽣生
• 產品本⾝身分數*[ ] = 最後結果
什麼是產品方向
• 掌握平台紅利利期與⽤用⼾戶新鮮感
• 不能順風⽽而上,⾄至少不要逆風⽽而⾏行行
為什麼要理解產品方向
產業/科技/地域趨勢:什什麼是風⼝口,那裡有機會
商業模式:辨識每個機會是否有錢賺
怎麼可以幫助找到對的方向
理解商業模式
• 理理解產品到商業的轉換
• 從⼀一個⽤用⼾戶到最後服務結束,這之間的利利益是是怎麼分配的,關鍵點⼜又
在哪裡
• 看新的商業模式,看舊的商業模式新的玩法
理解趨勢
• 技術趨勢:技術/平台/渠道
• 產業趨勢:想做的題⽬目,整個產業的發展趨勢為何,在
⽬目標市場的機會如何
• 地域趨勢:⽬目標市場,在整個世界或區域的發展如何
渠道 (Facebook)
技術/渠道 (BOT)
平台 (Instagram)
可以怎麼做
• 了了解技術/平台/渠道能做到什什麼,怎麼做
• 追蹤 KOF,加入相關社團
• 多看案例例,選擇導論式的書或課程
• 累積需要時間,先選⼀一兩兩個有興趣的
• 思考這些改變,對你的產品⽬目標,你個個⼈人⽬目標有
什什麼影響嗎
產品⽅方向
做什什麼產品,為什什麼做這個有
機會,跟怎麼做⼀一樣重要
產業趨勢
找機會&不逆風⽽而⾏行行
產品到商業
理理解的每⼀一步轉換
下⼀一步
沒有下⼀一步的數據
就只是長知識
理理解真實數字
有助於你選定優先順序
Performance...
延伸閱讀
了了解如何運⽤用數據在產品開發上/實驗架構/設計指標,
可以參參考這本書
有什什麼系統化的⽅方式,可以讓你⼀一個⼈人有系統發現⼤大量量可能性,
請查 David 龔,但這個⽅方法需要⼤大量量練習,不是上完就⾺馬上有效
有關產品⽅方向,...
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Soldier Hsieh
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資料如何幫助產品決策

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資料如何幫助產品決策

  1. 1. 資料如何幫助 產品決策
  2. 2. Gogolook 資深產品經理 104 人力銀行 使用經驗研究員 謝守澤 (Soldier)
  3. 3. 什麼是資料 • 資料包含所有質量量化資料,所有能提供新知的東⻄西 • 產品⾏行行為數據,實驗結果 • 訪談,問卷 • 客服資料,社群資料,次級資料 • 聊天,實際探查 • 資料是為了了解決問題,你必需帶著⽬目標與問題去收集資料和看資料 • 資料不能給你⽅方案,資料能幫助你做決策和給你靈感
  4. 4. ⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場 資料可以幹嘛
  5. 5. ⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場 資料可以幹嘛 開發前,反應潛⼒力力,決定優先順序
  6. 6. ⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場 資料可以幹嘛 開發後,反應⽬目標與問題,決定加碼或停損
  7. 7. ⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場 資料可以幹嘛 提供靈感,調整產品與⽬目標⽅方向
  8. 8. 資料可以呈現 幫你什什麽 概念念潛⼒力力 決定優先順序 問題與績效 決定加碼與停損 ⾏行行為脈絡與原因 激發靈感 資料是為了幫你做決策和給你靈感
  9. 9. 量量化資料 質化資料
  10. 10. 1. 數據與商業的關係
  11. 11. ⽤用⼾戶 -> 產品 -> 商業/⽬目標 我們通常很在意的地⽅方 不該遺漏的部分
  12. 12. • 找商業到產品之間的關係 (Logic) • 理理解商業模式找到從商業到產品之中的轉換邏輯 • 理理解每個改動,可以對商業造成的影響 (Impact) • 依據 Impact 的⼤大⼩小,決定產品設計的⽅方向,決定優先順序
  13. 13. (PV/1000) * ECPM = 你的營收 Logic 範例例 - 廣告模式 (⽤用⼾戶看你的廣告1000次你可以得到的錢)
  14. 14. (PV/1000) * ECPM = 你的營收 Logic 範例例 - 廣告模式 (⽤用⼾戶看你的廣告1000次你可以得到的錢) 使⽤用⼈人數* 頻次/1000 * ECPM
  15. 15. Notification * push click rate * update rate * ecpm Notification Push click rate Update rate ecpm 每週賺的錢 (美⾦金金) 300000 0.3 0.6 2 108 Impact 範例例
  16. 16. 每週造訪次數 轉換率 1 轉換率 2 ecpm 每週賺的錢 (美⾦金金) 300000 0.3 0.6 2 108 每週造訪次數 轉換率 1 轉換率 2 ecpm 每週賺的錢 (美⾦金金) 300000 0.6 0.6 2 216 每週造訪次數 轉換率 1 轉換率 2 ecpm 每週賺的錢 (美⾦金金) 2000000 0.3 0.6 2 720 Impact 範例例
  17. 17. 2. 數據在開發流程的用處
  18. 18. 開發前 評估潛⼒力力 (Pool) 決定要不要做/決定要從那 裡開始做 開發後 評估績效 (Performance) 決定要繼續改還是要放棄 發現問題 (Problem) 決定接下來來要怎麼改
  19. 19. Pool 作⽤用:評估⼀一個東⻄西可能的潛⼒力力,判斷值不值得作 怎麼做:確認最⼤大可能的範圍(可能透過既有數據/假設) • 開⼀一家店 -> 先算⼀一天有多少⼈人做過⾨門⼝口
  20. 20. Performance 作⽤用:透過指標評估產品表現,對商業的影響 怎麼設計:三種指標 • Key metric • Proxy metric • Secondary metric
  21. 21. Proxy metric 當⽬目標比較難直接影響,需要長期觀測時,可以設立比較 容易易觀測的間接指標 (Proxy metrics)。 • Retention -> 7 Days Retention • Netfix 訂閱率 -> 讀內容的時間
  22. 22. Secondary metric 除了了主要指標以外,設定⼀一些次要指標 (secondary metrics) 去評估除了了商業以外,對⽤用⼾戶造成的影響 可能⼀一開始無法直接反應到商業指標,但可以透過 Secondary metric 去觀察⽤用⼾戶反應
  23. 23. Performance 觀察對商業的影響 Key Metric 的實務操作 觀察⽤用⼾戶⾏行行為有無變化 Key metric Proxy metric Secondary metric
  24. 24. Problem 作⽤用:發現既有設計那裡有問題 怎麼做:追蹤最主要的那條 Flow 的每⼀一步
  25. 25. 3. 怎麼設計指標
  26. 26. 評估績效的指標 • Key metric • Proxy metric • Secondary metric 發現問題的指標 • 追蹤最重要的 Flow 剛剛都講完了了,重新複習⼀一下
  27. 27. 選定⼀一個功能,試著列列出以下的數據 • Pool • 你會先看那些數據,評估該不該做 • Performance • 列列出該功能的這兩兩個 metric 是什什麼 • Key metric • Proxy metric • Problem: • 列列出最重要的那個 flow 上⾯面,你要追蹤那些 page view 和 action 練習
  28. 28. 4. 怎麼分析
  29. 29. 好的分析來來⾃自於 • 好的設計,能夠事先設計指標與實驗 • 搭配質化研究,理理解數據背後的原因 • 理理解資料,知道那些資料可以⽤用,怎麼⽤用 學會分析的重點
  30. 30. 設計指標與實驗 分析在重點在事先的設計,⽊木已成⾈舟,神仙難救 事先設計指標 • 指標:Pool/Performance/Problem 事先設計實驗 • 實驗本質是學習,透過上線去學習如何達成⽬目標,數據 只是反映結果與問題 • 怎麼透過設計好的實驗架構/實驗⽅方法去學習
  31. 31. UI/流程改動 ———————————> 商業/⽬目標 實驗架構 - 直覺的做法
  32. 32. UI/流程改動 ———————————> 商業/⽬目標 實驗架構 - 比較好的做法 分解問題 設立假設 執⾏行行實驗(UI/流程改動)
  33. 33. 咖啡店業績不好 • 請⼈人來來發傳單 • 到facebook 投廣告 • 研發新的菜⾊色 實驗架構 - 範例例
  34. 34. 咖啡店業績不好 (問題) • 來來店的⼈人太少? • 客單價太低? 來來店的⼈人太少 (假設) • 知道這家店的⼈人太少,增加店外的⼈人流 • 經過的⼈人不想進來來,改善店⾯面的外觀 知道這家店的⼈人變多,來來店的⼈人就會多,業績就增加(提出⽅方案) •Facebook 投廣告 •請⼀一個⼯工讀⽣生在路路⼝口發廣告 實驗架構 - 範例例
  35. 35. 參參考架構 (來來⾃自 Designing With Data: Improving the User Experience With A/B Testing)
  36. 36. 產品到商業 理理解的每⼀一步轉換 下⼀一步 沒有下⼀一步的數據 就只是長知識 理理解真實數字 有助於你選定優先順序 Performance 3 種指標 Key/Proxy/ Secondary 數據⽤用途 開發前,評估潛⼒力力 開發後,評估績效 開發後,發現問題 數據分析 事先設計指標與實驗 Problem 追蹤那條最重要的flow 實驗架構 對問題的理理解 比原本點⼦子重要 實驗架構 檢討,學習,累積
  37. 37. 量量化資料 質化資料
  38. 38. 數據為什麼需要跟質化結合 • 資料的本質是學習,透過資料學習怎麼⼀一步步達成⽬目標,所以 數據發現的問題然後呢? • 重點在挖掘背後的認知、經驗、價值觀、需求,設計不⼀一定可 以複製,⼈人性可以 • 發現原因後可以放⼤大,可以去⽤用在別的地⽅方
  39. 39. 與數據搭配的使用者研究 • 結合數據的使⽤用者研究 • 結合量量化,快速地獲得回饋,重點放在了了解原因獲得靈感 • 案例例 • UI 測試 • ⾺馬來來⻄西亞實驗 • 巴⻄西實驗
  40. 40. 概念 測試 (發現問題->探索原 因->驗證概念) 開發上線 數據/實驗結果 (發現問題) 測試 (探索原因) 上線 (驗證概念) 與數據搭配的使用者研究 As is To be
  41. 41. 100 Ideas • 資料本⾝身沒有價值,透過資料啟發的好⽅方案才有價值 • 想出好⽅方案的⽅方法,想 100 個⽅方案,⼤大概有 1~2 個比較好 • 資料是啟發想法的材料,透過資料讓⾃自⼰己有根據的發想 • 透過資料可以有⼀一個基準點,讓⼤大家⼀一起幫忙發想
  42. 42. 產品到商業 理理解的每⼀一步轉換 下⼀一步 沒有下⼀一步的數據 就只是長知識 理理解真實數字 有助於你選定優先順序 Performance 3 種指標 Key/Proxy/ Secondary 數據⽤用途 開發前,評估潛⼒力力 開發後,評估績效 開發後,發現問題 數據分析 事先設計指標與實驗 Problem 追蹤那條最重要的flow 實驗架構 對問題的理理解 比原本點⼦子重要 實驗架構 檢討,學習,累積 理理解原因 了了解原因脈絡,比結果更更重要 100 ideas 透過資料,幫助⼤大量量發想
  43. 43. 量量化發現問題 質化發現原因,刺刺激靈感 想法靠你⾃自⼰己
  44. 44. ⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場 資料可以幹嘛
  45. 45. ⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場 資料可以幹嘛 開發前,反應潛⼒力力,決定優先順序
  46. 46. ⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場 資料可以幹嘛 開發後,反應⽬目標與問題,決定加碼或停損
  47. 47. ⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場 資料可以幹嘛 提供靈感,調整產品與⽬目標⽅方向
  48. 48. ⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場
  49. 49. ⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場 這些都是產品內的範疇
  50. 50. 資料如何幫助產品決策 資料如何幫助公司決策
  51. 51. ⽅方向 商業⽬目標 產品,服務 市場 深入產品內部前,決定⽅方向,擬定產品策略略往往更更重要
  52. 52. 什什麼是⽅方向 Source : 梁寧產品思維 30 講,第 8 講點線⾯面體的戰略略選擇
  53. 53. • ⼀一套⽣生態系統,在這⽣生態系統裡⾯面,多⾯面向的產 品公司,為了了多⾯面向的⽬目的,依附在這個體上, 彼此競爭或共⽣生 • 產品本⾝身分數*[ ] = 最後結果 什麼是產品方向
  54. 54. • 掌握平台紅利利期與⽤用⼾戶新鮮感 • 不能順風⽽而上,⾄至少不要逆風⽽而⾏行行 為什麼要理解產品方向
  55. 55. 產業/科技/地域趨勢:什什麼是風⼝口,那裡有機會 商業模式:辨識每個機會是否有錢賺 怎麼可以幫助找到對的方向
  56. 56. 理解商業模式 • 理理解產品到商業的轉換 • 從⼀一個⽤用⼾戶到最後服務結束,這之間的利利益是是怎麼分配的,關鍵點⼜又 在哪裡 • 看新的商業模式,看舊的商業模式新的玩法
  57. 57. 理解趨勢 • 技術趨勢:技術/平台/渠道 • 產業趨勢:想做的題⽬目,整個產業的發展趨勢為何,在 ⽬目標市場的機會如何 • 地域趨勢:⽬目標市場,在整個世界或區域的發展如何
  58. 58. 渠道 (Facebook)
  59. 59. 技術/渠道 (BOT)
  60. 60. 平台 (Instagram)
  61. 61. 可以怎麼做 • 了了解技術/平台/渠道能做到什什麼,怎麼做 • 追蹤 KOF,加入相關社團 • 多看案例例,選擇導論式的書或課程 • 累積需要時間,先選⼀一兩兩個有興趣的 • 思考這些改變,對你的產品⽬目標,你個個⼈人⽬目標有 什什麼影響嗎
  62. 62. 產品⽅方向 做什什麼產品,為什什麼做這個有 機會,跟怎麼做⼀一樣重要 產業趨勢 找機會&不逆風⽽而⾏行行 產品到商業 理理解的每⼀一步轉換 下⼀一步 沒有下⼀一步的數據 就只是長知識 理理解真實數字 有助於你選定優先順序 Performance 3 種指標 Key/Proxy/ Secondary 數據⽤用途 開發前,評估潛⼒力力 開發後,評估績效 開發後,發現問題 數據分析 事先設計指標與實驗 Problem 追蹤那條最重要的flow 實驗架構 對問題的理理解 比原本點⼦子重要 實驗架構 檢討,學習,累積
  63. 63. 延伸閱讀 了了解如何運⽤用數據在產品開發上/實驗架構/設計指標, 可以參參考這本書 有什什麼系統化的⽅方式,可以讓你⼀一個⼈人有系統發現⼤大量量可能性, 請查 David 龔,但這個⽅方法需要⼤大量量練習,不是上完就⾺馬上有效 有關產品⽅方向,可以查閱來來⾃自得到的梁寧產品思維 30 講裡⾯面的 點線⾯面體概念念,除了了這個之外的其他產品的概念念也很棒
  64. 64. Contact Me 謝守澤 Soldier Hsieh partylogo@gmail.com

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