【培訓(xùn)對(duì)象】
董事長(zhǎng)、總經(jīng)理、副總經(jīng)理、總裁助理、首席信息官、主管技術(shù)副總、信息化/數(shù)字化部門負(fù)責(zé)人

【培訓(xùn)收益】
了解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的歷史機(jī)遇及核心挑戰(zhàn) 了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì) 了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)核心技術(shù) 掌握一套“三步九轉(zhuǎn)功成法”數(shù)字化轉(zhuǎn)型系統(tǒng)方法論 掌握數(shù)字化轉(zhuǎn)型必具的互聯(lián)網(wǎng)9大思維 掌握企業(yè)定位相關(guān)的環(huán)境分析3大工具、商業(yè)模式畫布及精益創(chuàng)業(yè)畫布分析方法 掌握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型設(shè)計(jì)的7大維度 掌握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的3大實(shí)施步驟 掌握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后評(píng)估方法 掌握企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)的4大實(shí)操方法 數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須刻在骨子里的3個(gè)核心理念及瞄準(zhǔn)用戶的4個(gè)工具

一、企業(yè)為什么要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？
1、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)是什么？
企業(yè)家的洞見(jiàn)！更新企業(yè)大腦的操作系統(tǒng)！業(yè)務(wù)+數(shù)字技術(shù)雙輪驅(qū)動(dòng)！
2、數(shù)字化轉(zhuǎn)型外因：數(shù)字化時(shí)代，需順勢(shì)而為、逐浪而行
要把企業(yè)的發(fā)展融入國(guó)家的戰(zhàn)略發(fā)展大勢(shì)之中！
所有企業(yè)都需要用數(shù)字化把企業(yè)重新做一遍！
歷史機(jī)遇:“中國(guó)+技術(shù)”驅(qū)動(dòng)時(shí)代是歷史性的市場(chǎng)機(jī)會(huì)
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：科學(xué)發(fā)展的第四范式！
需求側(cè)拉動(dòng)：如何滿足客戶日益?zhèn)€性化的訴求
3、數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)因：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可提升企業(yè)洞見(jiàn)
回到源頭：企業(yè)存在的目標(biāo)是什么？利潤(rùn)=收益-成本
收益提升：體驗(yàn)提升/效率提升/模式創(chuàng)新
成本降低：人工成本/管理成本/運(yùn)營(yíng)成本
供給側(cè)改革：數(shù)字化時(shí)代的生態(tài)構(gòu)建
案例：大河鋼鐵廠、極智嘉物流、物流數(shù)字孿生、三一重工、智能冷庫(kù)、華為
二、數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨哪些核心挑戰(zhàn)？
1、所有企業(yè)面臨的核心挑戰(zhàn)：
數(shù)字化轉(zhuǎn)型要成功，本質(zhì)上要進(jìn)行業(yè)務(wù)模式的重構(gòu)
企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)融合價(jià)值有限
新老系統(tǒng)之間如何接力
復(fù)雜的業(yè)務(wù)、復(fù)雜的技術(shù)、復(fù)雜的集成
業(yè)務(wù)上線永遠(yuǎn)慢于期望
2、中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的核心挑戰(zhàn)：
不敢轉(zhuǎn)：涉及全面/不知深淺/投入產(chǎn)出無(wú)法清晰量化
轉(zhuǎn)不起：成本高
轉(zhuǎn)錯(cuò)了：失陣地，失人心/流形式，打水漂
3、大型企業(yè)轉(zhuǎn)型面臨的核心挑戰(zhàn)：
IT與OT的深度融合：
業(yè)務(wù)流程個(gè)性化：隔行如隔山
需對(duì)業(yè)務(wù)流程有深度了解：IT專家不是OT專家
數(shù)據(jù)采集與共享：
全量全要素連接：數(shù)據(jù)煙囪怎么通？
實(shí)時(shí)反饋：“云和端”語(yǔ)言不通怎么辦？
數(shù)據(jù)治理：
數(shù)據(jù)清洗：一盤點(diǎn)，數(shù)據(jù)家底怎么這么少？
數(shù)據(jù)標(biāo)注：淘金的鐵鍬好用不？
數(shù)據(jù)融合：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)不同時(shí)空，語(yǔ)言能通否？
數(shù)據(jù)保護(hù)：安全與效率如何權(quán)衡？
數(shù)據(jù)決策
業(yè)務(wù)決策：不能指導(dǎo)行動(dòng)的數(shù)字化，都是偽數(shù)字化
案例：恒力石化數(shù)字孿生、哈工大智慧車間、智慧白云、華為等
小組練習(xí)：基于本企業(yè)某業(yè)務(wù)對(duì)象數(shù)字化的全量全要素連接
三、數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須了解的核心技術(shù)有哪些？
1、云系統(tǒng)
大數(shù)據(jù)
云計(jì)算
邊緣計(jì)算
AI
區(qū)塊鏈
2、網(wǎng)系統(tǒng)
5G三大特征
5G典型應(yīng)用場(chǎng)景及典型行業(yè)應(yīng)用
3、端系統(tǒng)：
物聯(lián)網(wǎng)（萬(wàn)物互聯(lián)）
案例：迪斯尼、谷歌、百度、阿里、UBI；阿爾法狗、供應(yīng)鏈金融等
綜合案例：元宇宙：3G成就微信，4G成就短視頻，5G就看元宇宙？！
四、數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須具有的互聯(lián)網(wǎng)思維有哪些？
1、若要具備數(shù)字化思維，首先具備互聯(lián)網(wǎng)思維
用互聯(lián)網(wǎng)思維去重新去定義幾乎所有傳統(tǒng)行業(yè)
2、互聯(lián)網(wǎng)思維之獨(dú)孤九劍
看透互聯(lián)網(wǎng)大咖的游戲規(guī)則
3、傳統(tǒng)思維、+互聯(lián)網(wǎng)思維、互聯(lián)網(wǎng)+思維在各行業(yè)中的對(duì)比應(yīng)用
自己革自己的命：讓幾乎所有傳統(tǒng)行業(yè)嫁接進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)基因
案例：微軟2/8原則、粉絲經(jīng)濟(jì)、小米、360、滴滴、騰訊、百度、來(lái)自星星的你、《失控》、《Nature》作者、開源社區(qū)、阿里、招商銀行等
現(xiàn)場(chǎng)練習(xí)：
學(xué)員評(píng)測(cè)自己具有了哪些互聯(lián)網(wǎng)思維？多大程度上具備？及例舉本企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)思維應(yīng)用。
學(xué)員列表舉例對(duì)比各行業(yè)中的傳統(tǒng)思維、+互聯(lián)網(wǎng)思維、互聯(lián)網(wǎng)+思維，以對(duì)企業(yè)目前所處互聯(lián)網(wǎng)思維階段有清晰認(rèn)知，并列出本企業(yè)可能的數(shù)字化技術(shù)賦能后的改進(jìn)方向。
五、企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系統(tǒng)方法論是什么？
三步九轉(zhuǎn)功成法：
1、第一步：數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計(jì)
轉(zhuǎn)型的邊界確定
轉(zhuǎn)型與企業(yè)定位的匹配分析
轉(zhuǎn)型目標(biāo)的初步確定
轉(zhuǎn)型的情景化痛點(diǎn)梳理
轉(zhuǎn)型的業(yè)務(wù)對(duì)象確定
轉(zhuǎn)型的約束條件分析
轉(zhuǎn)型目標(biāo)的調(diào)整與確定
2、第二步：數(shù)字化轉(zhuǎn)型具體實(shí)施
數(shù)字化轉(zhuǎn)型施工
3、第三步：數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果評(píng)估
數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)估
六、企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型頂層設(shè)計(jì)包含哪些維度？
1、轉(zhuǎn)型的邊界確定
系統(tǒng)性重構(gòu)/構(gòu)建？
持續(xù)性改進(jìn)？
2、轉(zhuǎn)型與企業(yè)定位的匹配度分析（把與定位無(wú)關(guān)的事情都砍掉）
環(huán)境分析：PEST宏觀環(huán)境分析、波特五力行業(yè)分析、SWOT分析
基于商業(yè)模式畫布和精益創(chuàng)業(yè)畫布的獨(dú)特賣點(diǎn)及解決方案
企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力突破點(diǎn)：企業(yè)定位
3、轉(zhuǎn)型目標(biāo)的初步確定（目標(biāo)函數(shù)）
確定轉(zhuǎn)型的第一目標(biāo)：體驗(yàn)提升、效率提升、降低成本、模式創(chuàng)新？
基于第一目標(biāo)的關(guān)鍵性指標(biāo)確定并可量化可考核
4、轉(zhuǎn)型的情景化痛點(diǎn)梳理
抓與企業(yè)定位相關(guān)的痛點(diǎn)而非癢點(diǎn)
抓與企業(yè)定位相關(guān)的主要矛盾而非次要矛盾
情景化痛點(diǎn)羅列及排序
5、轉(zhuǎn)型的業(yè)務(wù)對(duì)象確定
基于痛點(diǎn)的業(yè)務(wù)對(duì)象羅列和篩選
6、轉(zhuǎn)型的約束條件分析
轉(zhuǎn)型目標(biāo)與數(shù)字化技術(shù)成熟度的匹配
轉(zhuǎn)型目標(biāo)與數(shù)字化技術(shù)市場(chǎng)化成熟度匹配
轉(zhuǎn)型目標(biāo)與企業(yè)數(shù)字化成熟度的匹配度
轉(zhuǎn)型目標(biāo)與企業(yè)組織的匹配度
人：是否一把手工程？ 員工是否愿意共享？
組織：組織方式是否有效？
業(yè)務(wù)流程：涉及到哪些相關(guān)要素？舊系統(tǒng)和新系統(tǒng)如何接力？
財(cái)務(wù)：新增成本？投入產(chǎn)出？不同轉(zhuǎn)型模式的成本、風(fēng)險(xiǎn)及收益？
轉(zhuǎn)型目標(biāo)與利益相關(guān)者意愿的匹配度
共享意愿及可獲得數(shù)據(jù)
7、轉(zhuǎn)型目標(biāo)的調(diào)整與確定
轉(zhuǎn)型目標(biāo)的小切口
轉(zhuǎn)型目標(biāo)的范圍經(jīng)濟(jì)性
轉(zhuǎn)型目標(biāo)的戰(zhàn)略可擴(kuò)展性
轉(zhuǎn)型目標(biāo)的階段性規(guī)劃
案例：疫情、谷歌、樂(lè)視、facebook、十大名表、XX石油煉化、阿里
工具：PEST、波特五力模型、SWOT、商業(yè)模式畫布、精益創(chuàng)業(yè)畫布
七、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)施包含哪些步驟？
1、明確業(yè)務(wù)對(duì)象
2、明確業(yè)務(wù)過(guò)程
3、明確業(yè)務(wù)規(guī)則
案例：字節(jié)跳動(dòng)飛書、AGV自動(dòng)駕駛、貨車幫、G7物流：業(yè)務(wù)對(duì)象范圍和視角的變化，會(huì)帶來(lái)業(yè)務(wù)模式不同程度的變革
小組練習(xí)1：基于企業(yè)環(huán)境分析和商業(yè)模式及精益創(chuàng)業(yè)畫布分析，找準(zhǔn)本企業(yè)的定位及核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；且按三大步驟進(jìn)行施工。
小組練習(xí)2：字節(jié)跳動(dòng)的數(shù)字繭房如何突破？比如，若業(yè)務(wù)對(duì)象是企業(yè)家全生命周期管理，該如何施工？
八、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果如何評(píng)估？
1、財(cái)務(wù)評(píng)估方法
2、模糊綜合判斷法
案例：某省運(yùn)營(yíng)商系統(tǒng)建設(shè)評(píng)估
九、數(shù)據(jù)如何驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型后的企業(yè)運(yùn)營(yíng)？
1、轉(zhuǎn)型的PDCA循環(huán)
關(guān)鍵指標(biāo)—看數(shù)據(jù)—找方法—關(guān)鍵指標(biāo)
2、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)的實(shí)操方法
產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)
用戶運(yùn)營(yíng)
活動(dòng)運(yùn)營(yíng)
新媒體運(yùn)營(yíng)
案例：京東6.18、中國(guó)郵政“郵生活”
十、數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須刻在骨子里的三個(gè)核心理念是什么？
1、瞄準(zhǔn)用戶：以用戶為中心
用戶分析：關(guān)鍵利益人地圖
用戶旅程：用戶體驗(yàn)旅程圖
價(jià)值主張：價(jià)值主張地圖
增長(zhǎng)飛輪：增長(zhǎng)飛輪圖
2、對(duì)準(zhǔn)業(yè)務(wù)：確保數(shù)字化瞄準(zhǔn)業(yè)務(wù)目標(biāo)而非展示大屏
3、打造平臺(tái)：模塊化沉淀
案例：智慧農(nóng)業(yè)、跨境物流
工具：關(guān)鍵利益人地圖、用戶體驗(yàn)旅程圖、價(jià)值主張地圖、增長(zhǎng)飛輪圖
小組練習(xí)：確定某個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)象，并利用上述工具，對(duì)“瞄準(zhǔn)用戶”進(jìn)行應(yīng)用分析。
十一、哪些企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可作為最佳實(shí)踐標(biāo)桿？
1、華為數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐
2、垂直行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例
鋼鐵行業(yè)
能源行業(yè)
電子行業(yè)
煤礦行業(yè)
十二、現(xiàn)場(chǎng)收集學(xué)員問(wèn)題進(jìn)行解答
通常答題時(shí)間為0.5-1小時(shí)，2天以上課程可設(shè)計(jì)專門的研討咨詢環(huán)節(jié) 

陳霞 博士
——學(xué)商一體數(shù)字化專家
北京郵電大學(xué) 博士 副教授 碩導(dǎo)
云南瑞慶農(nóng)業(yè)科技有限公司 創(chuàng)始人 CEO
專注互聯(lián)網(wǎng)及信息化研究17年
主持和參與國(guó)家級(jí)、省部級(jí)及央企信息化研究項(xiàng)目三十余項(xiàng)
3篇信息化政府內(nèi)參主筆人
發(fā)改委產(chǎn)業(yè)研究室數(shù)字化研究專家團(tuán)隊(duì)成員
喜馬拉雅“5G新機(jī)遇60講”（播放量800萬(wàn)）課程主編

【個(gè)人簡(jiǎn)介】
陳霞老師擁有近二十年信息領(lǐng)域研究的經(jīng)驗(yàn)，在互聯(lián)網(wǎng)科學(xué)模型、運(yùn)營(yíng)模式、用戶行為、數(shù)字化轉(zhuǎn)型分析理論及技術(shù)等方面取得了一系列成果；并積極投身數(shù)字化創(chuàng)業(yè)實(shí)踐，創(chuàng)立信息科技公司，成為學(xué)商一體專家型商業(yè)講師，數(shù)字化創(chuàng)業(yè)實(shí)踐派商業(yè)講師。
2017年底，參與起草的“深化國(guó)企改革對(duì)電信行業(yè)影響及監(jiān)管政策建議”，由工業(yè)和信息化部信息通信經(jīng)濟(jì)專家委員會(huì)載入政府內(nèi)參；2019年，參與起草的“美廢除網(wǎng)絡(luò)中立規(guī)則評(píng)析”、“網(wǎng)絡(luò)中立、5G與網(wǎng)業(yè)分離—國(guó)家信息基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)的新局勢(shì)及建議”，由國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室專家委載入政府內(nèi)參呈送領(lǐng)導(dǎo)參閱；
主持和參與國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“中國(guó)基礎(chǔ)電信服務(wù)業(yè)開放戰(zhàn)略問(wèn)題研究”（北京郵電大學(xué)第一個(gè)社科重大項(xiàng)目，本人為研究團(tuán)隊(duì)核心成員）、國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃（973計(jì)劃）“未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)科學(xué)模型”（劉韻潔院士為首席科學(xué)家，本人為核心研究成員）、國(guó)家重點(diǎn)自然科學(xué)基金“面向不確定性的Web2.0用戶創(chuàng)作內(nèi)容管理研究”（北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院第一個(gè)國(guó)家重點(diǎn)自科基金，本人為核心研究成員）、國(guó)家自然科學(xué)基金“開放式服務(wù)交付平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)模式分析與研究”，以及國(guó)資委、網(wǎng)信辦、國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心、工信部、教育部、中國(guó)移動(dòng)集團(tuán)、中國(guó)電信集團(tuán)、中國(guó)聯(lián)通集團(tuán)等省部級(jí)、大型央企信息化相關(guān)研究項(xiàng)目幾十項(xiàng)，在國(guó)際、國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)期刊及重要會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇。
2020年，陳老師創(chuàng)立云南瑞慶農(nóng)業(yè)科技有限公司，為云南新華社和云南移動(dòng)升級(jí)打造“5G+三農(nóng)通智慧農(nóng)業(yè)管理系統(tǒng)”數(shù)據(jù)中臺(tái)，打通政府G端、企業(yè)B端、農(nóng)戶C端數(shù)據(jù)，形成短信、電話、網(wǎng)站、微信、客戶端“五位一體”服務(wù)業(yè)態(tài)，服務(wù)1000多萬(wàn)農(nóng)戶，并首創(chuàng)“融媒體+智慧農(nóng)業(yè)+政務(wù)+服務(wù)”社會(huì)治理綜合信息化服務(wù)平臺(tái)新模式。
陳老師總結(jié)了近二十年信息化研究經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于企業(yè)如何抓住數(shù)字化時(shí)代的機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展？如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的數(shù)字化升級(jí)轉(zhuǎn)型，進(jìn)行了深入的研究，自創(chuàng)了一套從頂層設(shè)計(jì)到實(shí)際落地的“三步九轉(zhuǎn)功成法”企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型系統(tǒng)方法論并用于實(shí)戰(zhàn)，取得了良好效果。
陳老師現(xiàn)全身心的致力于中國(guó)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)事業(yè)，為中國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從勢(shì)道術(shù)角度傳道、授業(yè)、解惑，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)新，助企業(yè)騰飛，站立浪潮之巔，為中國(guó)從大國(guó)向強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變而砥礪奮進(jìn)！

【授課風(fēng)格】
學(xué)商一體化導(dǎo)師，理論聯(lián)系實(shí)際，案例豐富、深入淺出、邏輯清晰、積淀深厚。
學(xué)以致用：陳老師的課緊扣企業(yè)實(shí)際痛點(diǎn)，嚴(yán)格目標(biāo)和結(jié)果導(dǎo)向，將深厚的數(shù)字化理論積淀、豐富的企業(yè)咨詢經(jīng)驗(yàn)，及數(shù)字化實(shí)戰(zhàn)中形成的管理方法以及自己的管理心得以一種充滿激情、行云流水、旁征博引、觸類旁通、引人入勝的方式傳授給學(xué)員，點(diǎn)線面體，既有管理之道，又有管理之術(shù)；既有行業(yè)專家的高度和深度，也兼具實(shí)踐派務(wù)實(shí)的落地性和操作性，學(xué)能致用。
能力培養(yǎng)：陳老師的講授充滿激情，正能量滿滿，極具感染力，能讓學(xué)員產(chǎn)生強(qiáng)烈共鳴。授之以魚，不如授之以漁，既注重對(duì)學(xué)生知識(shí)的循循善誘，也著重一針見(jiàn)血、撥云見(jiàn)日地從元認(rèn)知上改變學(xué)員認(rèn)知，直擊事物本質(zhì)，并培育學(xué)員的互聯(lián)網(wǎng)思維、數(shù)字化思維、結(jié)構(gòu)化思維、管理思維和哲學(xué)思維。
學(xué)識(shí)淵博、風(fēng)度翩翩、實(shí)用、有效！

【主講課程】
數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)
《5G時(shí)代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)》
《數(shù)字中國(guó)建設(shè)》

《業(yè)務(wù)與數(shù)字技術(shù)雙輪驅(qū)動(dòng)商業(yè)模式創(chuàng)新》
《運(yùn)營(yíng)商機(jī)遇挑戰(zhàn)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型》
《個(gè)人信息保護(hù)法釋義》
《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》
《數(shù)據(jù)安全法釋義》
《數(shù)字化核心技術(shù)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)及綜合應(yīng)用》
《數(shù)字化營(yíng)銷》
《數(shù)字農(nóng)業(yè)》
【服務(wù)客戶】
國(guó)資委、科技部、工業(yè)信息化部、教育部、網(wǎng)信辦、國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心、中國(guó)移動(dòng)集團(tuán)、中國(guó)電信集團(tuán)、中國(guó)聯(lián)通集團(tuán)、微軟、黑莓、GSMA、野村綜合研究所、諾基亞、天音通信、中軟國(guó)際 

• 從IT到DT：大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷與創(chuàng)新服務(wù)

   

  課程背景：從IT到DT，數(shù)字化時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，很多企業(yè)營(yíng)銷方式卻還停留在粗放狀態(tài)，這是對(duì)數(shù)據(jù)資源的極大浪費(fèi)。今天的生活，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)高度普及，人們?nèi)粘缀跛械男袨?，都可以被記錄和?chǔ)存下來(lái)。這些沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對(duì)于企業(yè)而言就是最重要的營(yíng)銷利器。阿里巴巴掌握了中國(guó)人的消費(fèi)記錄，騰訊獲取了我們的社交關(guān)系鏈，滴滴出行和百度地圖最清楚人們的行動(dòng)軌跡，美團(tuán)最了..

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