超越一线城市与 Z 世代：中国用户研究的细分方法

并不存在单一的“中国用户”。城市级别、年龄组和收入都能帮助研究人员构建中国大陆参与者样本，但单靠任何一个维度都不足以了解一个人。身处低线城市的人可能非常熟悉移动购物；上海的年轻职场人士扣除基本开支后，可支配的资金可能比其他城市年长的有房者更少；两个同被归为“Z 世代”的人，也可能处于截然不同的教育、工作和经济独立阶段。

这一点对日记研究尤为重要，因为这类研究观察真实情境中随时间发生的行为。如果样本过度依赖宽泛标签，研究即使记录了真实行为，仍可能对其所代表的人群形成误导性认识。

更扎实的中国样本设计会关注五个方面：所在地、经济与家庭状况、年龄组与人生阶段、数字使用习惯与信心，以及产品品类经验。城市级别和代际只是有用的起点，并非最终答案。

中国的城市级别是一种方便的简写，但并不存在唯一且永久不变的体系。不同机构出于不同目的对城市分组；同一座城市在不同榜单、年份和方法下，可能被归入不同级别。

一个广为人知的例子是第一财经的城市吸引力研究。其2025 年榜单覆盖 337 个地级及以上城市，并采用五项指标：商业资源集聚度、城市枢纽性、城市人活跃度、新经济竞争力和未来可塑性。2026 年，第一财经调整了公开报告，不再发布实际排名，而是聚焦五项城市发展趋势；相关结果仍可通过新一线城市研究所的小程序查看。这个变化再次说明：研究中使用城市级别时，应记录来源、年份和方法。榜单可以帮助研究人员了解一座城市的部分特征，但不意味着同一级别城市中的所有人都拥有相似的收入、信心、目标或数字习惯。

城市级别最适合用来描述一个地方。它可以提示当地服务、商店和交通选择的丰富程度，品牌的可见度，某个产品品类的发展程度，以及人们能够使用哪些线上和线下服务。研究人员仍需把这些条件与每位参与者的日常生活联系起来。

研究人员有时会把城市级别当作财富、经验、尝试新产品的意愿或数字使用信心等未被它衡量的因素的简写。这样会让一个有用的抽样信息变成刻板印象。

这不仅是学术问题，也会影响实际研究。一项已发表的研究比较了中国高线与低线城市居民对创意广告的反应，发现两组差异很小，并得出结论：针对该研究问题，城市级别并不是可靠的人群划分方式。这并不意味着城市级别永远无关紧要，而是说，只有在有明确理由认为所在地会影响行为时，研究人员才应使用这一维度。参见 Bilby 等人，《Tiers and fears》。

城市级别是否重要，也取决于所研究的产品或服务。所在地可能会显著影响生鲜配送、公共充电或高端商店的可及性；对全国均可使用的纯数字服务，其影响可能较小。按城市级别设置配额前，应先判断体验中的哪些部分可能因居住地而变化。

中国城乡收入差距较大，但这只是分析的起点。根据中国国家统计局数据，2025 年城镇居民人均可支配收入中位数为 51,115 元，农村居民为 20,711 元；城镇居民人均年消费支出为 35,869 元，农村居民为 20,259 元。

这些数据反映了明显的整体差异，但全国平均值无法说明某位参与者实际能动用多少钱。家庭成员构成、住房成本、家庭支持、储蓄、债务、工作稳定性和需要赡养的人数，都会改变相同个人收入所代表的实际经济状况。

低线城市不应被自动等同于较低的消费能力。贝恩与凯度消费者指数报告称，2025 年前三季度，三至五线城市贡献了中国快速消费品市场约 80% 的增长。这一发现只适用于特定市场和时期，并不能描述每一位低线城市消费者，但它说明了为什么城市级别不应被简单用来衡量消费潜力。

来源：中国国家统计局 2025 年居民收入和消费支出数据，2026 年 1 月 20 日发布。全国家庭调查覆盖约 16 万户家庭，报告数值为加权汇总估计。收入采用中位数，支出采用平均数。

收入问题需要明确口径和目的。你问的是个人收入、家庭收入，还是扣除基本开支后的剩余资金？金额按月还是按年计算？税前还是税后？你需要了解的是产品可及性、价格敏感度，还是参与者能否在无需征求他人同意的情况下完成购买？

对某些研究而言，产品拥有情况、近期购买金额或家庭决策责任，可能比宽泛的收入区间更有用。另一些研究恰恰需要通过日记研究探索申报收入与日常支出限制之间的差异。

代际标签很容易从一个市场照搬到另一个市场，但人的经历不能照搬。在中国大陆沿用西方市场的 Z 世代年龄范围，或许便于制作区域研究简报，却可能掩盖重要的本地差异。

中国消费者研究常按出生年代或半个年代划分群体，例如 90 后（出生于 1990 年代）、95 后（通常指 1995 至 1999 年出生）和 00 后（出生于 2000 年代）。例如，Kantar 曾将中国 Z 世代描述为 95 后和 00 后消费者。这是一种商业定义，而非固定规则。研究中必须明确所采用的出生年份范围。参见 Kantar 对中国 Z 世代的说明。

出生年份同样无法解释一个人当前的生活状况。到 2026 年，宽泛的 95 后和 00 后群体中，既有中学生和大学生，也有初入职场者、资深员工、与父母同住的人、独立租房者以及幼儿父母。即使共享同一个代际标签，他们的平台使用、品牌经验和经济状况也可能大不相同。

更好的研究简报会在年龄组有助于比较时保留这一维度，同时补充真正影响行为的信息：教育或就业状况、经济独立程度、同住者、现居城市、居住时长，以及参与者是否是所研究决策的实际决策者。

中国是一个高度互联、以移动端为主的互联网市场。中国互联网络信息中心（CNNIC）第 57 次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至 2025 年 12 月，互联网普及率达到 80.1%；城镇地区为 85.1%，农村地区为 69.5%。

同一份报告也说明了为什么不能把接入等同于使用信心。60 岁及以上人群的互联网普及率达到 53.7%，但这一年龄组内部仍存在很大差异。能够接入、经常使用、有信心操作以及使用多种服务，是不同的概念。

研究中应根据人们的实际行为定义数字使用信心。有人可能熟练使用即时通信、短视频和移动支付，却很少使用桌面办公工具、智能家居设备或某类应用；也有人拥有多台设备，但遇到不熟悉的任务时仍会请家人帮忙。

应询问参与者使用哪些服务、使用频率、偏好哪些设备、是否会跨平台操作、如何解决问题，以及能否完成研究中的照片、视频或文字任务。拥有设备并不能证明一个人有信心使用它。

来源：CNNIC 第 57 次《中国互联网络发展状况统计报告》图 13，数据截至 2025 年 12 月，发布于 2026 年 2 月 5 日。互联网普及率衡量的是接入情况，而不是使用信心或日记任务完成情况。

有用的样本不需要囊括所有个人信息，只需要保留可能改变所研究行为的最小信息集合。以下五个方面可以帮助研究人员决定纳入哪些条件。

记录参与者当前所在城市，以及与产品相关的本地信息：区域、城乡环境、通勤、可用服务、气候、住房类型，或与商店和交通设施的距离。可以纳入城市级别，但不应让它取代这些更有用的细节。

选择真正影响决策的经济指标。它可能是个人或家庭收入、扣除基本开支后的剩余资金、住房成本、工作稳定性、经济独立程度、购买决策能力或当前产品拥有情况。收入区间应适合所研究的人群与产品，不要照搬全球统一区间。

当出生年份分组有助于比较时，应明确定义范围，并结合教育、就业、家庭构成和家庭阶段。00 后大学生与 00 后全职工作者可能共享某些文化记忆，但日常安排和限制条件会很不一样。

围绕研究所涉及的设备、服务和任务询问真实行为。了解参与者对哪些工具有信心、会避开什么、如何学习新服务，以及遇到问题时向谁求助。这比简单地称某人“精通数字技术”更有信息价值。

了解参与者是从未考虑过该品类、正在考虑、刚开始使用、经常使用、已经停用，还是主动回避。对持续一段时间的研究而言，这类经验往往比宽泛的人口统计标签更能说明日记可以捕捉什么。

“一线和三线城市的 Z 世代房主”给招募人员提供了几个标签，却没有说明研究需要比较哪些行为。

• 住房类型与房间面积

• 当前空气净化器拥有情况

• 考虑该产品的原因

• 扣除基本开支后的剩余资金

• 使用联网家居设备的信心

• 记录人们何时注意到空气质量

• 记录他们何时开启设备以及使用哪些设置

• 追踪噪声、清洁和用电量如何影响持续使用

• 观察净化器是否融入日常生活

只有当产品可及性、本地服务或周边环境属于研究问题的一部分时，才使用城市级别。

“在一线和三线城市购买食品杂货的人”指出了所在地，却忽略了可能解释行为的家庭与购物细节。

• 本地购物与配送选择

• 家庭角色与照护责任

• 工作安排

• 支出限制

• 线下与线上购物的组合

• 每次产生购物需求时请参与者记录一则日记

• 增加简短的定时记录，比较价格、速度、信任与便利性

• 比较不同群体，但不要假设城市级别或年龄能够预测数字行为

当本地商店、配送覆盖或服务可用性可能改变体验时，使用城市级别。

看似均衡的样本仍可能没有帮助。只有在有明确理由认为本地条件可能改变体验时，才比较不同城市级别。

直接询问收入、消费自主权或经济限制。城市级别可能影响成本与机会，却无法说明某位参与者实际拥有哪些资源。

先明确出生年份，再招募处于与产品相关的人生阶段、拥有相关经验的人。不要根据研究未明确定义的标签得出结论。

基于应用的招募和复杂的加入流程，可能更容易吸引本就熟悉数字工具的人。如果使用信心较低的参与者对研究很重要，应测试研究步骤、提供适当支持，并关注未能成功加入的人。

日记研究可以解释经过审慎选择的参与者群体中，行为如何以及为何不同。除非项目同时包含适当的定量研究，否则它无法说明这些行为在中国有多普遍。

招募结束后，不要把参与者分组抛在脑后。保留比较所需的信息，并将每则日记与对应的人、任务、时间和情境关联起来。既要观察每位参与者自身的变化，也要分析群体层面的模式。日记的价值往往来自看到早期预期如何逐渐变成日常习惯，而不只是统计有多少人提到某个主题。

研究方法也应与问题相匹配。当行为会随时间变化、发生在不同地点，或由难以预测的事件触发时，日记研究很适合。研究人员需要立即追问时，访谈可能更合适；所有人都要完成同一项受控任务时，可用性测试可能更合适。Recap 的“什么是日记研究”指南和“何时使用日记研究”指南更详细地解释了这些选择。

有用的参与者分组仍离不开可靠的招募、组织有序的证据和积极的研究执行。Recap 通过受管理的参与者招募与人工筛选、本地研究执行支持、照片、视频及其他日记任务、中文转录与英文翻译，以及可回溯到原始证据的分析，支持在中国大陆开展日记研究。

目标不是用公式取代研究人员的判断，而是说明每个群体为什么被纳入样本，在重要情境中捕捉行为，并保留足够的参与者信息来检验团队的假设。

计划与中国大陆参与者开展日记研究？查看 Recap 的平台方案，或预约演示，讨论参与者、研究执行和证据管理。