Monitoring und Stärkung der Interaktionsqualität im Schweizer Tourismus: NLP-gestützte Messung und Darstellung der Gastfreundlichkeit

Dieses Projekt knüpft an ein erfolgreiches Innotour-Pilotprojekt an, in dem erstmals ein automatisches Messverfahren für Gastfreundlichkeit mithilfe von Natural Language Processing (NLP) entwickelt und erprobt wurde. Im Mittelpunkt steht die Analyse digitaler Gästebewertungen, die nach definierten Kriterien ausgewertet werden, um ein möglichst präzises Bild der Interaktionsqualität zu erhalten. Die nun geplante Fortsetzung weitet den Einsatz dieses Verfahrens auf weitere Destinationen aus und verfeinert die Methoden zur Erhebung und Auswertung, sodass sich noch aussagekräftigere Erkenntnisse über Stärken und mögliche Verbesserungsansätze gewinnen lassen.

Dadurch erhalten alle Beteiligten ein tieferes Verständnis dafür, wie Gäste ihre Erfahrungen wahrnehmen und wo sich konkrete Ansatzpunkte für eine gezielte Erhöhung der Gastfreundlichkeit ergeben. Eine automatisierte Datenaufbereitung ermöglicht die kontinuierliche Aktualisierung der Ergebnisse, die in leicht verständlicher Form den Destinationen bereitgestellt und direkt in den Arbeitsalltag eingebunden werden können. So können Massnahmen rasch umgesetzt und laufend angepasst werden, um die Zufriedenheit von Gästen zu steigern und die Interaktionsqualität nachhaltig zu stärken. Das Projekt trägt damit wesentlich zur Wettbewerbsfähigkeit des Tourismus bei, indem es einen datenbasierten, zukunftsorientierten Ansatz zur Förderung einer Kultur der Gastfreundlichkeit etabliert.

Ziele

Geschäftsmodell & Nachhaltigkeit: Ein tragfähiges Geschäftsmodell etablieren, das den dauerhaften Betrieb und die Weiterentwicklung des Gastfreundlichkeitsmonitorings sichert.
Datengrundlage & Integration: Erweiterung der Datengrundlage und Integration der Ergebnisse in bestehende Systeme.
Methodische Weiterentwicklung: Modernste Analyseverfahren (z. B. maschinelles Lernen) nutzen, um Gastfreundlichkeit noch präziser zu messen.
Stärkung der Gastfreundlichkeit: Destinationen dabei unterstützen, die gewonnenen Erkenntnisse einzusetzen und die Zufriedenheit ihrer Gäste zu steigern.

Partner

Konferenz der regionalen Tourismusdirektoren der Schweiz (RDK)
Forschungsstelle Tourismus der Universität Bern (CRED-T)
Applied Machine Intelligence Research Group der Berner Fachhochschule (BFH)

Monitoring und Stärkung der Interaktionsqualität im Schweizer Tourismus: NLP-gestützte Messung und Darstellung der Gastfreundlichkeit

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Projektdatenbank der Schweizer Regionalentwicklung

Diese grosse Projektdatenbank zu verschiedenen Förderprogrammen und Themen der Schweizer Regionalentwicklung gibt einen guten Überblick zu laufenden und abgeschlossenen Projekten und dienen auch als Inspiration.

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