Monitoring et renforcement de la qualité de l’interaction dans le tourisme suisse: mesurer et représenter l’hospitalité grâce au TAL

Ce projet s’inscrit dans le prolongement d’un projet pilote Innotour qui, pour la première fois, a permis de développer et tester une méthode de mesure de l’hospitalité fondée sur le traitement automatique du langage (TAL). Objectif visé : analyser selon des critères préalablement définis les évaluations numériques récoltées auprès des clients, afin d’obtenir une représentation aussi précise que possible de la qualité de l’interaction.

La suite du projet prévoit à présent d’élargir cette approche à d’autres destinations et d’affiner les méthodes de collecte et d’évaluation des données. Cela sera l’occasion d’obtenir des informations encore plus pertinentes sur les atouts identifiés ainsi que sur les axes d’amélioration potentiels. L’ensemble des parties prenantes pourront ainsi se faire une meilleure idée de l’expérience telle que perçue par les hôtes et des points concrets à améliorer pour promouvoir l’hospitalité. Grâce au traitement automatisé des données, les résultats seront mis à jour en continu, d’où une transmission aux destinations sous un format aisément accessible et une intégration directe dans l’activité quotidienne. De cette manière, les mesures pourront être mises en œuvre rapidement et adaptées en temps réel, afin d’accroître la satisfaction des clients et de renforcer durablement la qualité de l’interaction. Le projet contribue ainsi grandement à soutenir la compétitivité du tourisme helvétique en recourant à une approche innovante, à la fois basée sur les données et tournée vers l’avenir, et dont le but est d’encourager la culture de l’hospitalité.

Objectifs

Modèle d’affaires et durabilité : établir un modèle commercial§§d’affaires viable garantissant le développement et le fonctionnement à long terme du monitoring de l’hospitalité
Base de données et intégration : élargir la base de données et intégrer les résultats dans les systèmes existants
Développement méthodologique : utiliser des méthodes d’analyse de pointe (apprentissage automatique, p. ex.) pour mesurer l’hospitalité avec une précision accrue
Renforcement de l’hospitalité : aider les destinations à exploiter les connaissances acquises et à optimiser la satisfaction de leurs hôtes

Partenaires

Conférence des directeurs d’offices de tourisme régionaux de Suisse (CDR)
Centre de recherche sur le tourisme de l’Université de Berne (CRED-T)
Applied Machine Intelligence Research Group de la Haute école spécialisée bernoise (BFH)

Monitoring et renforcement de la qualité de l’interaction dans le tourisme suisse: mesurer et représenter l’hospitalité grâce au TAL

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