低线城市生活 - 中国 - 2019年7月

概述
引言
目标和研究方法
定量研究方法
数据1: 调查样本
定性研究方法
数据2: 本报告中所用到的定性调查数据的调研城市列表
数据3: 定性研究采访城市
数据4: 定性研究中的被访者配比
数据5: 本报告被访家庭住房照片（如信阳）
综述
市场
数据6: 中国城镇化，2019年
消费者
不同线级城市间经济与教育差距缩小
数据7: 汽车拥有情况、海外旅行经历和健身房会员（按城市线级区分），2017-2019年
品牌意识：品牌联想较弱
数据8: 品牌意识——同意百分比（按城市线级区分），2019年3月
对潮流产品的态度和害怕错过的心态
数据9: 对网红零食的态度（按城市线级区分），2019年1月
购物时对“娱乐零售”的需求增加
数据10: 对网络购物节的态度（按城市线级区分），2019年1月
数据11: 对线上和线下购物体验的需求（按城市线级区分），2018年8月
服务解决方案和“买产品送服务”模式
数据12: 选择早餐服务时的考虑因素（按城市区分），2019年6月
数字参与与游戏化电子学习
数据13: 知识付费内容（按城市线级区分），2018年8月
社会联结感和共同兴趣
数据14: 社交商务经历（按城市线级区分），2019年2月
我们的观点
市场背景
城镇化规模进一步扩大，自2011年起超过5千万人口从农村迁往城市
数据15: 中国总人口与城市化率，2011-2019年
用自己的方式适应挑战
更快的收入增长、更低的住房成本推动低线城市消费力增长
数据16: 人均可支配收入前20城市，2018年
信息和产品更易获得
消费者档案总览 
一线与低线城市间经济与教育差距缩小
数据17: 被访者受教育水平，2017-2019年
数据18: 汽车拥有情况、海外旅行经历和健身房会员（按城市线级区分），2017-2019年
自由职业率上升，经济状况改善期望保守
数据19: 职业类型（按城市线级区分）, 2017-2019年
数据20: 对于在未来12个月中改善自己的经济状况的信心，2017-2019年
品牌意识：品牌联想弱
定量数据揭示了什么不同？
数据21: 品牌意识——同意百分比（按城市线级区分），2019年3月
数据22: 品牌意识——“品牌是质量的体现”——同意百分比（按城市区分），2019年3月
定性分析给出了什么解释？
这对品牌来说意味着什么
对潮流产品的态度和害怕错过的心态
定量数据揭示了什么不同？
数据23: 对网红零食的态度（按城市线级区分），2019年1月
数据24: 对网红零食的态度（按城市区分），2019年1月
定性分析给出了什么解释？
这对品牌来说意味着什么
购物时对“娱乐零售”的需求增加
定量数据揭示了什么不同？
数据25: 对网络购物节的态度（按城市线级区分），2019年1月
数据26: 对网络购物节的态度（按城市区分），2019年1月
数据27: 对线上和线下购物体验的要求（按城市线级区分），2018年8月
数据28: 对线上和线下购物体验的要求（按城市线级区分），2018年8月
定性分析给出了什么解释？
这对品牌来说意味着什么
服务解决方案和“买产品送服务”模式
定量数据揭示了什么不同？
数据29: 选择早餐服务时的考虑因素（按城市线级区分），2019年6月
数据30: 选择早餐服务时的考虑因素（按城市区分），2019年6月
定性分析给出了什么解释？
这对品牌来说意味着什么
案例分析：阿迪达斯Runbase会员
数字参与与游戏化电子学习
定量数据揭示了什么不同？
数据31: 为数字内容付费（按城市线级区分），2018年8月
数据32: 知识付费内容（按城市线级区分），2018年8月
数据33: 为数字内容付费（按城市区分），2018年8月
数据34: 知识付费内容（按城市线级区分），2018年8月
定性分析给出了什么解释？
这对品牌来说意味着什么
社会联结感和共同兴趣
定量数据揭示了什么不同？
数据35: 社交商务经历（按城市线级区分），2019年2月
数据36: 社交商务（按城市区分），2019年2月
数据37: 因为博主推荐购买产品的原因（按城市线级区分），2019年8月
定性分析给出了什么解释？
这对品牌来说意味着什么
附录——缩写
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