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相关性的概念部分是基于这样一个前提：一个人在更广泛地考察一系列品牌之前，有一个步骤是品牌要先经过筛选进入其考虑集。接下来的步骤是在这个集合中选择更偏爱的品牌。只有通过筛选的品牌，才有资格进入品牌偏好的步骤。我们发现关于这一筛选过程的概念得到了消费者行为学、心理学、经济学相关文献的广泛支持。
有经验证据显示，在B2B或者B2C背景下，消费者经常要进行筛选步骤，来确定他们考虑的品牌范围。这不仅是一个理论假设。 [1] 筛选步骤会剔除那些在某些属性或维度上无法跨越最低门槛的选项。例如，消费者购买麦片时的筛选步骤可能会剔除那些每份含糖量高于5克的麦片。这被称为“非补偿性决策”，因为产品在一个维度上得分高无法弥补其在另一个维度上令人不满意，更好的口感和质感无法弥补其在含糖量上的缺陷，因为含糖量是这个即将被购买的子品类的定义的一部分：高含糖量会使这个品牌被驱除出选择范围，无论它可能具有什么其他特征。
接下来，消费者的决策过程进入品牌偏好阶段，这个阶段评估那些通过筛选步骤，也就是已经获得相关性的品牌。这种评估以及购买决策可能基于任意数量的决策策略，包括“可补偿性过程”：产品在一个维度上有缺陷可以通过其他维度的正面评估来补偿。所以，消费者对麦片的选择由味道、口感、纤维含量和营养价值等决定，某一个维度上的缺陷可以由其他方面的高评分来弥补。
非补偿性筛选步骤的概念部分基于这样一个事实：消费者在接受、加工、回忆信息并进行计算来促成决策方面的能力有限。即使消费者有能力进行必要的分析来做出完美的决策，常识以及成本效益经济学也会告诉人们为了一个微不足道或重复性的选择进行深入的研究和分析并不值得。选择口香糖不值得花太多的力气。结果就是，消费者接受不完美的决策，并且寻求方式来应对过量的信息和复杂度。
诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙（Herbert Simon）重新定位了传统的消费者决策观念，他把上述顾客的这一系列局限性称为“有限理性”（bounded rationality），并把这种对不完美决策的接受称为“满意度法则”（satisficing）。 [2] 他的观点是，人们在运用所有可获得的信息来做出最优决策方面的能力和动机都有限。因此，他们使用满意度法则或者非补偿性模式这样的直觉式判断（decision heuristics）来剔除一些品牌。结果就是，这一决策也许并不是最优的，却是令人满意的。购买行为的决策者意识到做出最优选择耗时耗力，既不值得也不可行。非补偿性模式是一种可以减少选项的机制，这样一来消费者在决策过程中需要处理的信息就减少了，复杂程度自然也降低了。
先前的实证研究表明，选项越多、要考虑的方面越多、决策过程越复杂，人们使用非补偿性筛选步骤的可能性就越大。如果选项很少，需要考察的维度也很少，那么人们未必需要筛选步骤来简化决策过程。
非补偿性筛选阶段会受到情境的影响。不确定性因素越多，考虑集中的品牌也就越多。如果只是做出二选一的选择，例如汽车是混合动力的还是非混合动力的，那么筛选就很容易进行。然而，如果决策依据是低油耗和高油耗，而各个品牌的油耗情况又不是非常确定，那么许多品牌都会通过筛选。筛选过程还依赖于数据的可靠性。一项关于公寓选择的研究表明，如果关于公寓的面积和地段的信息是可靠的，那么就会有更多的公寓被剔除出去。 [3] 如果信息没那么可靠，那么就会有更多的公寓被保留下来。当信息不确定时，被试者也就不太情愿将选项排除。
对于寻求定义一个新的品类或子品类的品牌经理和营销总监而言，其面临的挑战就是如何围绕一个或多个定义明确的维度来定位该品类或子品类，设立的标准要尽可能清晰。这样有助于他们找到非常清晰且只属于该品牌、与其他品牌无关的特征或者使用条件。
有一种做法是提升其中一个维度的重要性，然后暗示只有在这个维度上最优的选项才会被考虑。所以，现代汽车的“美国最好的汽车保修服务”和通用磨坊宣称的“没有比‘纤维1号’纤维含量更高的品牌”，两者都提供了非常清晰的标准界定：只接受在最重要的维度上最好的选项。接受了这样的宣传之后，消费者也许并没有感觉到该品牌是最优的，但他们确信这个品牌至少非常接近最优，接下来无须再花费精力去调整这个分析结果。
[1] James R.Bettman，Mary Frances Luce，& John W.Payne，“Constructive Consumer Choice Processes，” Journal of Consumer Research， December 1998，187-217.
[2] Herbert Simon，“A Behavioral Model of Rational Choice，” Quarterly Journal of Economics， 1995，6，99-118.
[3] Joel Huber and Norren M.Klein，“Adapting Cut-offs to the Choice Environment：The Effects of Attribute Correlation and Reliability，” Journal of Consumer Research， December 1991，346-357.