Valtech musste Erkenntnisse über die Bedürfnisse und Verhaltensweisen von Firmenkunden sammeln, die mit dem bestehenden, traditionellen Segmentierungsansatz nicht erfasst werden konnten. Um herauszufinden, wie man wiederkehrende Schmerzpunkte in einer überraschend vielfältigen Landschaft bedienen kann, nutzte Valtech Data-Science-Methoden. So konnten Firmenkunden in sogenannte "Corporate Archetypes" eingeteilt werden, um dann ähnlich wie Personas verwendet werden zu können.
Die traditionelle B2B-Segmentierung, basierend auf Regionalität, Branche und Umsatz, lieferte nicht die richtigen Antworten auf Fragen der Produktentwicklung in einem innovativeren Umfang. Bei der statistischen Untersuchung ergaben sich überraschende Erkenntnisse und neue Cluster, die scheinbar nicht zusammengehörige Firmenkunden zusammenfassen. Mit dem Fokus auf Verhaltensmuster wurden frühere Annahmen widerlegt, z.B. dass das Reiseverhalten nicht von der Branche eines Unternehmens bestimmt wird.
Darüber hinaus machen die Entscheidungsprozesse in Unternehmen die Abbildung von Verhaltensanalysen über Customer Journeys komplexer als in einem traditionellen B2C-Umfeld. Im Vergleich zur einfachen B2C-Persona mit nur einem Entscheider sind im Geschäftsreiseprozess mehrere Stakeholder involviert, somit sind Schmerzpunkte (Pain Points) und Bedürfnisse vielfältig und verteilt. Insgesamt sammelte Valtech diverse Daten aus Vertriebsmitarbeiterbefragungen, Kundeninterviews und quantitativen Reisedaten die dann in Cluster integriert und von den Produktentwicklungsteams verwendet wurden, um ihrer kundenzentrierten Mission treu zu bleiben. Diese "Corporate Archetypes" legten den Grundstein dafür, wie das neu zugeschnittene Loyalitätsangebot aussah und es trug mit einer höheren Vorhersagbarkeit für den Erfolg sowie dem Potenzial für datengesteuerte Automatisierung bei.