Bagi sebagian besar pemasar, ada dua jenis pembeli: Mereka yang telah membeli produk merek sebelumnya (pembeli) dan mereka yang belum (non-pembeli). Karena pembeli telah mencoba suatu produk, pemasar dapat menggunakan iklan untuk mendorong pembelian tambahan atau meningkatkan hubungan mereka dengan pelanggan setia dan terlibat. Di sisi lain, iklan juga dapat membantu mengubah non-pembeli menjadi pengguna merek, yang berpotensi mendorong penetrasi pasar dan penjualan tambahan dalam jangka panjang.

Namun, sulit untuk meyakinkan non-pembeli merek tertentu untuk membelinya — meskipun beberapa lebih cenderung membeli daripada yang lain. Untuk menentukan nilai sekelompok non-pembeli, Nielsen Catalina Solutions (NCS) menganalisis non-pembeli di 13 merek untuk mengukur responsivitas mereka terhadap iklan. NCS menemukan bahwa hampir 40% dari rumah tangga yang tidak membeli yang dicapai oleh kampanye memberikan kurang dari 20% dari penjualan inkremental aktual, yang merupakan indeks responsivitas 51. Indeks 51 ini dihitung dengan membagi persentase peningkatan penjualan (20%) dengan persentase rumah tangga yang dicapai (40%), di mana indeks 100 akan rata-rata.

Singkatnya, ini adalah cara yang sangat tidak efisien bagi merek untuk membelanjakan dolar iklan mereka. Tetapi bagaimana jika mereka tahu orang mana yang melihat iklan mereka adalah orang-orang yang paling mungkin membeli produk mereka? Untuk lebih memahami konsumen saat ini, NCS menggunakan analisis "fragmentasi pilihan" untuk menentukan non-pembeli mana yang paling mungkin membeli suatu produk. Analisis ini menggunakan data pembelian untuk membantu merek mengidentifikasi audiens yang paling relevan untuk tujuan pemasaran mereka, terutama untuk menjangkau konsumen yang baru mengenal suatu merek.

Mengingat lanskap media yang berubah dengan cepat saat ini, perusahaan menempatkan penekanan penting pada di mana pemasar harus bertemu konsumen — dari TV dan radio hingga online dan seluler. Tetapi bagaimana mereka mengidentifikasi, mendefinisikan, dan menjangkau orang juga penting. Pemasar perlu mempertimbangkan campuran data yang tersedia bagi mereka dan kemudian membangun segmen audiens yang paling produktif—berdasarkan demografi, geografi, gaya hidup, dan kebiasaan pembelian—untuk menjangkau konsumen yang akan mendorong penjualan tertinggi dengan lebih baik.

Dengan mengidentifikasi konsumen yang belum membeli produk merek pada tahun lalu dan mengelompokkannya ke dalam kelompok-kelompok yang kemungkinan dan tidak mungkin diubah menjadi pembeli merek, merek memiliki pemahaman yang jauh lebih jelas tentang siapa yang harus difokuskan saat mereka merencanakan dan menjalankan kampanye iklan mereka. Misalnya, dengan berfokus pada orang-orang yang paling mungkin membeli (dari non-pembeli saat ini), indeks responsivitas rata-rata di 13 merek yang diuji melonjak dari 51 menjadi 149—tiga kali lebih besar.

Ketika kami menerapkan metode ini di beberapa kategori, kami melihat berbagai hasil. Tetapi terlepas dari kasus mana yang kita lihat, pemasar dapat mendorong lebih banyak penjualan ketika mereka menggunakan metode ini untuk menarik kemungkinan pembeli. Dalam kategori perawatan bayi, misalnya, studi baru-baru ini menemukan bahwa "kemungkinan pembeli merek" hampir empat kali lebih mungkin untuk membeli daripada "pembeli merek yang tidak mungkin." Untuk minuman ringan berkarbonasi, kemungkinan pembeli merek hampir 10 kali lebih mungkin untuk membeli daripada pembeli merek yang tidak mungkin atau pembeli non-kategori.

Fragmentasi pilihan memungkinkan pemasar untuk menggunakan data pembelian ritel untuk membantu menentukan kelompok audiens yang selaras dengan tujuan bisnis mereka, seperti menjangkau non-pembeli yang cenderung membeli produk yang belum pernah mereka coba sebelumnya, dan menentukan non-pembeli mana yang memiliki potensi penjualan paling besar. Selain itu, kemampuan untuk menjangkau segmen-segmen ini melalui program televisi dan jaringan dengan konsentrasi tinggi dari audiens yang dipilih meningkatkan laba atas iklan, pada gilirannya, mengubah wajah segmentasi audiens.