您是否尝试过对各种不同类型的非脚本电视进行分类？调查类、真人秀类、工作/商业类、明星类、竞赛类、喜剧类......这是一项挑战，而对于特纳广播公司研究部高级副总裁乔恩-马克斯（Jon Marks）来说，这是一项探索。在尼尔森 "消费者 360 "会议上，马克斯与尼尔森的代表讨论了他们之间的合作。

将非脚本内容引入电视网是一个继续呈现巨大增长的机会。但是，将《美国偶像》和《铁杆当铺》这样多种多样的节目进行分类导致了语言上的极大不准确性。而按类型向尼尔森提交节目阵容信息也变得主观。一个电视台可以将舞蹈比赛归类为参与类综艺节目，而另一个电视台则可以将其归类为综合类综艺节目。

特纳希望了解电视节目是否在增长，了解它们吸引了哪些类型的观众，跟踪发展趋势，确定节目制作机会，并制定有效的规划战略。

如果你能创建一个杜威十进制系统，该系统由共享观众的节目组行为驱动，你会怎么做？为什么是行为驱动？特纳和尼尔森从经验中了解到，人们所说的观看内容往往与实际观看内容大相径庭。特纳和尼尔森的合作由此诞生。

尼尔森从 2.5 亿多个数据点入手，按照要求采用了行为驱动的细分方法。典型的细分研究是根据相似的偏好对人群进行分组，但特纳的目标是根据相似的收视模式进行分组。该团队了解到，对于大数据，关键是要有明确的目标和分析计划来实现这些目标。结果，18 个群组的结果分为两类：信息导向或娱乐导向的电视节目。

结果令人大开眼界。在娱乐节目细分中，风格和基调是解释细分的重要因素。Pawn Stars》和《Hardcore Pawn》等节目可能都发生在当铺里，但根据节目风格和基调的不同，可以归入不同的细分市场，吸引截然不同的观众。

特纳对其三个品牌 truTV、TBS 和 TNT 下的节目及其独特的品牌承诺进行了细分，并提供了一些有参考价值的商业应用。这种以行为为导向的方法对节目编排（如安排有利的相邻时间）以及营销和推广（包括消费者定位和选择推广平台）都产生了业务影响。