Nous pouvons d'ores et déjA  constater de fortes évolutions dans deux directions complémentaires : celles concernant les méthodes de mesure, et celles qui portent sur l'élargissement du champ d'instigation de ces mesures.

L'évolution des méthodes de mesure
La forte demande actuelle incite les professionnels A  construire de nouaux outils. Outre la nécessité de proposer des produits innovants pour se différencier, il nous semble impératif que ceux-ci puissent apporter une valeur ajoutée complémentaire sur chacun des points suivants :
1. L'opérationnalité
Si, dans le passé, les entreprises se contentaient sount de résultats statistiques, les besoins ont évolué. Le principal reproche fait aux outils actuels concerne leur opérationalité, c'est-A -dire leur capacité A  fournir des données transformables rapidement en actions correctis. En effet, si les résultats sont intellectuellement intéressants, l'entreprise a sount du mal A  en tirer des s d'actions concrets.
Les futurs outils de mesure doint donc impératiment prendre en compte cette évolution de la demande, et il y a fort A  parier que les techniques menant A  des résultats insuffisamment opérationnels soient amenées A  disparaitre rapidement au profit d'outils plus simples mais plus orientés - terrain -.

2. La aison des résultats

Ac l'expérience accumulée par les professionnels sur de nombreux secteurs, mais aussi grace au déloppement de ce type d'études A  un niau macro-économique (cf. l'European Customer Satisfaction Index mis en place par l'EFQM et dirs organismes A  partir des modèles suédois et américain), la mesure de la satisfaction ne pourra plus AStre réalisée - ex nihilo -, c'est-A -dire sans tenir compte des dirs référentiels existants. Gageons que l'on troura facilement demain des bases de référence largement diffusées dans la presse, auxquelles se er.
3. Une meilleure hiérarchisation des actions selon leur retour sur instissement, passant par un renforcement de la segmentation
Pour des raisons le plus sount budgétaires et/ou logistiques, aucune entreprise ne peut mettre en ouvre l'ensemble des actions nécessaires : il est donc impératif de hiérarchiser ces actions en fonction de leur retour sur instissement. Les outils devront donc proposer des solutions pour aider l'entreprise A  mesurer ce retour sur instissement.
Mais devant la disparité des attentes et besoins clients, une telle hiérarchisation doit nécessairement passer par des actions très segmentées, l'idéal étant bien entendu d'arrir au - One to One -, c'est-A -dire A  la possibilité de s'adapter aux besoins de chacun des clients : du vérile - sur mesure -.
Or segmentation des besoins et hiérarchisation des actions nécessitent des outils statistiques complexes et des bases de données importantes, ce qui réduit considérablement le nombre d'entreprises intéressées : aujourd'hui, elles sont nombreuses A  abandonner le recours A  ces bases de données trop coûteuses : coût de gestion (up-grading, etc.), mais aussi d'utilisation (outils de datamining lourds et complexes).
Pourtant, comme le souligne Michel Jambu (Directeur Scientifique au CNET, France Télécom) : - Tous les clients ne sont pas nécessairement intéressants A  fidéliser, et tous les clients ne sont pas fidélisables de la mASme manière. -
Rien que pour cette raison, le datamining lié A  la satisfaction/fidélisation des clients devrait connaitre un fort déloppement dans les années A  nir. Car comme nous allons le voir maintenant, les mesures de satisfaction s'orientent de plus en plus rs des études de fidélisation.