б) б² (u_i) =const Условие гомоскедастичности остатков

в) cov (u_i, _uj) =0 Условие об отсутствии автокорреляция остатков

г) В качестве дополнительного условия: остатки соответствуют нормальному распределению

Ниже представлены результаты статистически значимых моделей, которые дают лучшее объяснение исследуемой зависимости.

На основе модели c абсолютными значениями показателя EVA и независимых переменных были получены следующие результаты:

1.1) Модель с отдельно взятыми характеристиками сенсорного брендинга

Таблица 5

Регрессионная модель 1.1

Зависимая переменная: EVA
Метод наименьших квадратов
Выборка 1 63 IF D/E<1.8 AND NETCAPEX>-3000 AND NETCAPEX<7000 AND TOTAL_REVENUE<200000
Включенные наблюдения: 49
Переменная	Коэффициент	Станд. ошибка	Prob.
D/E	-2519.92	1566.28	0.1148
TOTAL_REVENUE	0.11	0.02	0.0000
SMELL	-2286.24	1335.54	0.0940
TASTE	2449.75	1745.52	0.1675
C	890.90	1379.67	0.6457
Adjusted R-squared	0.4436
Prob (F-statistic)	0.0000

В соответствии с полученным значением Prob. (F-statistic) приблизительно равному нулю, можно сказать, что данная модель является значимой. В нашем случае скорректированный коэффициент детерминации равен 0,4436. Это значит, что изменение экономической добавленной стоимости на 44,36% объясняется изменением факторов, включенных в модель.

Однако, наиболее содержательные и точные выводы относительно модели по результатам наблюдений могут быть получены при выполнении условий Гаусса-Маркова. Проверим остатки модели на выполнение следующих условий:

а) Условие о равенстве математического ожидания нулю выполняется, согласно таблице 6, где среднее значение составляет 1.54е-12, что приблизительно равно нулю.

б) Условие о соответствии остатков нормальному распределению не выполняется, так как по критерию Жарка-Бера Prob. должно быть больше 10%. В нашем случае Prob. Приблизительно равно нулю. (табл.6)

Таблица 6

Тест на соответствие остатков нормальному распределению

Остатки модели 1.1
Выборка 1 63 IF D/E<1.8 AND NETCAPEX>-3000 AND NETCAPEX<7000 AND TOTAL_REVENUE<200000
Включенные наблюдения: 49
Средн. значение	1.54е-12
Jarque-Bera	48.76
Probability	0.00

в) Условие о гомоскедастичности остатков не выполняется. Согласно полученным данным теста Вайта Prob (F-stat) <0.05 (табл.7), следовательно, гипотезу о наличии гетероскедостичности принимаем. Это позволяет утверждать, что остатки не имеют постоянную дисперсию. Таким образом, оценки коэффициентов регрессии по методу наименьших квадратов неэффективные.

Таблица 7

Тест Вайта

Остатки модели 1.1
Выборка 1 63 IF D/E<1.8 AND NETCAPEX>-3000 AND NETCAPEX<7000 AND TOTAL_REVENUE<200000
Включенные наблюдения: 49
F-statistic	36.56
Probability	0.00

г) Условие об отсутствии автокорреляции остатков выполняется. Согласно LM-тесту Бреуша-Годфри Prob (F-stat) > 0,05 (табл.8), следовательно, гипотеза о наличии автокорреляции отвергается.

Таблица 8

LM-тест Бреуша-Годфри

Остатки модели 1.1
Выборка 1 63 IF D/E<1.8 AND NETCAPEX>-3000 AND NETCAPEX<7000 AND TOTAL_REVENUE<200000
Включенные наблюдения: 49
F-statistic	0.07
Probability	0.93

Чтобы принять во внимание влияние непостоянства дисперсии остатков, необходимо построить модель с учетом гетероскедастичности остатков:

Модель по-прежнему значима и скорректированный коэффициент детерминации остался равен 44,36%.

На уровне значимости 5% можно утверждать, что с 95-процентной вероятностью коэффициент регрессии при переменной выручки (Total_Revenue) в модели значим.

Таблица 9

Регрессионная модель 1.1 с учетом гетероскедастичности

Зависимая переменная: EVA
Метод наименьших квадратов
Выборка 1 63 IF D/E<1.8 AND NETCAPEX>-3000 AND NETCAPEX<7000 AND TOTAL_REVENUE<200000
Включенные наблюдения: 49
Переменная	Коэффициент	Станд. ошибка	Prob.
D/E	-2519.92	2027.40	0.2205
TOTAL_REVENUE	0.11	0.04	0.0096
SMELL	-2286.24	1471.55	0.1274
TASTE	2449.75	1242.00	0.0549
C	890.90	1290.31	0.4935
Adjusted R-squared	0.4436
Prob (F-statistic)	0.0000

В виду небольшого объема выборки, можно принять уровень значимости 20%, следовательно, коэффициент регрессии при переменной сенсорного аспекта "запах" (Smell) с 80-процентной вероятностью значим в модели. С той же вероятностью является значимым коэффициент при переменной сенсорного аспекта "вкус" (Taste). Переменная сенсорного аспекта брендинга "тактильные ощущения" (Touch) и коэффициент соотношения заемных и собственных средств (D/E) не значимы в данной модели.

Положительную величину коэффициента перед переменной выручки можно объяснить следующей логической цепочкой. Увеличивая выручку, компания тем самым увеличивает операционную прибыль после налогообложения, что приводит к росту показателя EVA. Однако, следует учесть то, что расходы должны поддерживаться на том же уровне и уровень капиталовложений оставаться постоянным.

Кроме того, была выявлена отрицательная взаимосвязь между обонятельной характеристикой сенсорного брендинга и показателем EVA. Это можно объяснить тем, что данная характеристика может вызывать негативные эмоции у потребителя, например, из-за ассоциаций с плохими воспоминаниями из детства или из-за наличия неприязни к определенному запаху. Все это может привести к снижению лояльности потребителя к бренду, следовательно, к снижению выручки, которая в свою очередь соответственно повлияет на показатель экономической добавленной стоимости.

Положительное влияние сенсорного аспекта "вкус" на создание добавленной экономической стоимости объясняется тем, что воздействуя дополнительно на этот орган чувств потребителей, кроме зрения и слуха, бренд получает конкурентное преимущество, которое в свою очередь помогает усилить лояльность потребителей и увеличить тем самым выручку. Что оказывает влияние на создание экономической добавленной стоимости.

1.2) Модель с индексом сенсорного воздействия

Таблица 10

Регрессионная модель 1.2

Dependent Variable: EVA
Method: Least Squares
Sample: 1 63 IF D_E<1.8 AND NETCAPEX>-3000 AND NETCAPEX<7000
AND TOTAL_REVENUE<200000
Included observations: 49
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
D/E	-1869.377	1567.609	-1.192502	0.2393
INDEX	559.8097	797.6905	0.701788	0.4864
TOTAL_REVENUE	0.108352	0.018117	5.980711	0.0000
C	-1577.213	2645.659	-0.596151	0.5541
R-squared	0.443753	Mean dependent var	2861.731
Adjusted R-squared	0.406670	S. D. dependent var	6220.831
S. E. of regression	4791.778	Akaike info criterion	19.86530
Sum squared resid	1.03E+09	Schwarz criterion	20.01973
Log likelihood	-482.6998	Hannan-Quinn criter.	19.92389
F-statistic	11.96643	Durbin-Watson stat	2.151778
Prob (F-statistic)	0.000007

В соответствии с полученным значением Prob. (F-statistic) приблизительно равному нулю, можно сказать, что данная модель является значимой. Скорректированный коэффициент детерминации равен 0,4066. Это значит, что изменение экономической добавленной стоимости на 40,66% объясняется изменением факторов, включенных в модель. Однако, данное значение меньше на 3,7%, чем в предыдущей модели.

Выполнение условий Гаусса-Маркова были проверены аналогично предыдущей модели. Условие равенства математического ожидания нулю и условие об отсутствии корреляции остатков выполняются, условие о гомоскедастичности и условие соответствия остатков нормальному распределению не выполняются.

Далее была построена модель с учетом гетероскедастичности:

Таблица 11

Регрессионная модель 1.2 с учетом гетероскедастичности

Dependent Variable: EVA
Method: Least Squares
Sample: 1 63 IF D_E<1.8 AND NETCAPEX>-3000 AND NETCAPEX<7000
AND TOTAL_REVENUE<200000
Included observations: 49
White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
D/E	-1869.377	1958.446	-0.954520	0.3449
INDEX	559.8097	547.9849	1.021579	0.3124
TOTAL_REVENUE	0.108352	0.044360	2.442552	0.0186
C	-1577.213	1932.264	-0.816251	0.4187
R-squared	0.443753	Mean dependent var	2861.731
Adjusted R-squared	0.406670	S. D. dependent var	6220.831
S. E. of regression	4791.778	Akaike info criterion	19.86530
Sum squared resid	1.03E+09	Schwarz criterion	20.01973
Log likelihood	-482.6998	Hannan-Quinn criter.	19.92389
F-statistic	11.96643	Durbin-Watson stat	2.151778
Prob (F-statistic)	0.000007

Модель по-прежнему значима и скорректированный коэффициент детерминации остался равен 40,66%.

На уровне значимости 5% можно утверждать, что с 95-процентной вероятностью коэффициент регрессии при переменной выручки (Total_Revenue) в модели значим. Коэффициент соотношения заемных и собственных средств (D/E) не значим в данной модели, как и в предыдущей.

Также статистически не значимым оказался коэффициент при переменной индекса сенсорного воздействия (Index). Объяснить это можно тем, что в основном компании привыкли использовать две-три сенсорные характеристики бренда, по большей части две из которых воздействуют на традиционные каналы восприятия потребителя, а именно зрение и слух. Следовательно, эффект от применения такого сенсорного брендинга не может привести к увеличению лояльности потребителей, которое смогло бы повлечь за собой увеличение выручки. Соответственно не происходит создание экономической добавленной стоимости компании.

В целом в моделях с абсолютными значениями EVA и независимых переменных можно заметить достаточно большие значения стандартных ошибок и коэффициентов некоторых переменных, что может говорить о том, что интерпретировать результаты по полученным моделям не совсем корректно, так как данные в выборке не скорректированы на размер.

Поэтому следующим шагом исследования будет построение моделей с нормированными значениями EVA и независимых переменных.

2) Спецификация модели через нормированные значения показателя EVA и независимых переменных.

Изначально данные не соответствовали нормальному распределению. Поэтому, для исключения выбросов необходимо было наложить фильтры, на все независимые переменные, кроме отдельно взятых сенсорных характеристик бренда и индекса сенсорного воздействия поскольку это бинарные переменные. После наложения фильтров исследуемая выборка в итоге составила 50 наблюдений, что на одно наблюдение больше, чем в модели с абсолютными значениями.

Далее рассмотрим наличие связи между независимыми переменными. В идеале ее не должно быть, иначе мы не сможем дать адекватную интерпретацию построенной модели.

Для этого посмотрим на коэффициенты корреляции между независимыми переменными (табл. 12)

Таблица 12

Корреляционная матрица с независимой переменной Index

	D/E	NETCAPEX/TA	SIZE (LNTA)	TR/TA	INDEX
D/E	1.000000	-0.098929	0.290346	-0.106469	-0.020488
NETCAPEX/TA	-0.098929	1.000000	-0.314840	0.504424	0.128333
SIZE (LNTA)	0.290346	-0.314840	1.000000	-0.448438	-0.142330
TR/TA	-0.106469	0.504424	-0.448438	1.000000	0.010741
INDEX	-0.020488	0.128333	-0.142330	0.010741	1.000000

По значениям корреляционной матрицы можно заметить, что есть мультиколлинеарность между чистыми капитальными расходами и выручкой компании (0,50), между размером компании и выручкой (минус 0,45) и между чистыми капитальными расходами и размером компании (минус 0,31). Следовательно, не следует включать эти три переменные в одну модель. Переменная Index с другими независимыми переменными не коррелирует.

Таблица 13

Корреляционная матрица с отдельно взятыми сенсорными характеристиками брендинга

	D/E	NETCAPEX/ TA	SIZE (LNTA)	TR/TA	SMELL	SOUND	TASTE	TOUCH
D/E	1.000000	-0.098929	0.290346	-0.106469	-0.077242	-0.054266	0.127074	-0.006965
NETCAPEX/TA	-0.098929	1.000000	-0.314840	0.504424	0.254105	-0.016120	0.112473	-0.102670
SIZE (LNTA)	0.290346	-0.314840	1.000000	-0.448438	-0.008097	0.026085	-0.160871	-0.145864
TR/TA	-0.106469	0.504424	-0.448438	1.000000	0.239771	-0.208938	0.016805	-0.025377
SMELL	-0.077242	0.254105	-0.008097	0.239771	1.000000	-0.083534	0.060193	-0.061178
SOUND	-0.054266	-0.016120	0.026085	-0.208938	-0.083534	1.000000	-0.020016	-0.257321
TASTE	0.127074	0.112473	-0.160871	0.016805	0.060193	-0.020016	1.000000	0.185419
TOUCH	-0.006965	-0.102670	-0.145864	-0.025377	-0.061178	-0.257321	0.185419	1.000000

Между отдельно взятыми характеристиками сенсорного брендинга не наблюдается мультиколлинеарности. Также они не коррелируют с другими независимыми переменными.

Ниже представлены результаты статистически значимых моделей, которые дают лучшее объяснение исследуемой зависимости.

На основе модели c нормированными значениями показателя EVA и независимых переменных были получены следующие результаты:

2.1) Модель с отдельно взятыми характеристиками сенсорного брендинга

Таблица 14

Регрессионная модель 2.1

Dependent Variable: EVA_TA
Method: Least Squares
Sample: 1 63 IF TR_TA<1.8 AND D_E<1.8 AND NETCAPEX_TA>-0.15 AND
NETCAPEX_TA<0.09
Included observations: 50
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
D/E	0.014098	0.017443	0.808208	0.4234
TR/TA	0.095421	0.023196	4.113747	0.0002
SMELL	-0.005162	0.016605	-0.310901	0.7574
SOUND	-0.005107	0.017047	-0.299607	0.7659
TASTE	0.029755	0.020556	1.447516	0.1550
TOUCH	0.028602	0.017456	1.638511	0.1086
C	-0.051193	0.031478	-1.626322	0.1112
R-squared	0.374430	Mean dependent var	0.055705
Adjusted R-squared	0.287141	S. D. dependent var	0.066751
S. E. of regression	0.056358	Akaike info criterion	-2.784996
Sum squared resid	0.136579	Schwarz criterion	-2.517313
Log likelihood	76.62490	Hannan-Quinn criter.	-2.683061
F-statistic	4.289547	Durbin-Watson stat	1.478436
Prob (F-statistic)	0.001791

В соответствии с полученным значением Prob. (F-statistic) приблизительно равному нулю, можно сказать, что данная модель является значимой. В нашем случае скорректированный коэффициент детерминации равен 0,2871. Это значит, что изменение нормированной экономической добавленной стоимости на 28,71% объясняется изменением факторов, включенных в модель.

Проверка условий Гаусса-Маркова выявила, что все условия выполняются. Следовательно, полученные выводы по результатам модели будут наиболее содержательные и точные, в отличие от выводов по модели с абсолютными значениями.

На уровне значимости 5% можно утверждать, что с 95-процентной вероятностью коэффициент регрессии при переменной нормированной выручки (TR/TA) в модели значим. В виду небольшого объема выборки, можно принять уровень значимости 20%, следовательно, коэффициент регрессии при переменной сенсорного аспекта "тактильные ощущения" (Touch) с 80-процентной вероятностью значим в модели. С той же вероятностью является значимым коэффициент при переменной сенсорного аспекта "вкус" (Taste). Переменная сенсорного аспекта брендинга "запах" (Touch) и коэффициент соотношения заемных и собственных средств (D/E) не значимы в данной модели.

Между значимыми переменными модели и нормированной экономической добавленной стоимостью наблюдается положительная зависимость.

Положительную взаимосвязь сенсорных характеристик бренда "вкус" и "тактильные ощущения" с зависимой переменной можно объяснить тем, что воздействуя на эти каналы чувственного восприятия, помимо слуха и зрения, бренд добивается особого конкурентного преимущества на рынке, тем самым увеличивая лояльность потребителей к нему. Как следствие возникает рост выручки и создание экономической добавленной стоимости.

2.2.) Модель с индексом сенсорного воздействия

Таблица 15

Регрессионная модель 2.2

Dependent Variable: EVA_TA
Method: Least Squares
Sample: 1 63 IF TR_TA<1.8 AND D_E<1.8 AND NETCAPEX_TA>-0.15 AND
NETCAPEX_TA<0.09
Included observations: 50
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
D/E	0.018299	0.017512	1.044985	0.3015
TR/TA	0.095024	0.022457	4.231368	0.0001
INDEX	0.012318	0.009170	1.343332	0.1858
C	-0.070470	0.035549	-1.982338	0.1534
R-squared	0.304441	Mean dependent var	0.055705
Adjusted R-squared	0.259079	S. D. dependent var	0.066751
S. E. of regression	0.057457	Akaike info criterion	-2.798944
Sum squared resid	0.151860	Schwarz criterion	-2.645982
Log likelihood	73.97360	Hannan-Quinn criter.	-2.740695
F-statistic	6.711290	Durbin-Watson stat	1.450681
Prob (F-statistic)	0.000750

В соответствии с полученным значением Prob. (F-statistic) приблизительно равному нулю, можно сказать, что данная модель является значимой. Скорректированный коэффициент детерминации равен 0,2591. Это значит, что изменение нормированной экономической добавленной стоимости на 25,91% объясняется изменением факторов, включенных в модель. Однако, данное значение меньше на 2,8%, чем в предыдущей модели. Проверка условий Гаусса-Маркова также как и в предыдущей модели выявила, что все условия выполняются.

На уровне значимости 5% можно утверждать, что с 95-процентной вероятностью коэффициент регрессии при переменной нормированной выручки (TR/TA) значим в модели. В виду небольшого объема выборки, можно принять уровень значимости 20%, следовательно, коэффициент регрессии при переменной индекса сенсорного воздействия с 80-процентной вероятностью значим в модели. Коэффициент соотношения заемных и собственных средств (D/E) не значим в данной модели, также как и во всех предыдущих моделях.

Положительное влияние индекса сенсорного воздействия на нормированную экономическую добавленную стоимость объясняется следующей логической цепочкой: чем больше каналов чувственного восприятия потребителя, помимо зрения и слуха, затрагивает бренд, тем больше конкурентное преимущество, которое он получает. Как следствие возникает усиление лояльность потребителя, что приводит к росту выручки компании. Соответственно увеличивается ее экономическая добавленная стоимость.

Для того чтобы сформулировать общие выводы по исследованию соединим результаты разных моделей в одну таблицу:

Таблица 16

Результаты всех моделей исследования

	Кол-во наблюдений	Скоррект. К-т Детерминации, %	Выполнение всех усл-ий Г-М.	Значимые переменные
Модель с абсолютными значениями EVA и независимых переменных
Отд. сенсорные хар-ки	49	44,36	-	TR Smell Taste
Индекс сенс. воздействия	49	40,66	-	TR
Модель с нормированными значениями EVA и независимых переменных
Отд. сенсорные хар-ки	50	28,71	+	TR/TA Taste Touch
Индекс сенс. воздействия	50	25,91	+	TR/TA Index

3.2 Общие выводы

Во-первых, гипотеза о положительном влиянии отдельно взятых характеристик сенсорного брендинга на экономическую добавленную стоимость частично подтвердилась.

Как показала модель с абсолютными значениями, на показатель EVA оказывает положительное влияние такая сенсорная характеристика бренда как вкус. В свою очередь воздействие на обонятельные ощущения потребителя может негативно сказаться на создании добавленной стоимости. Однако, данные выводы могут быть не совсем точными поскольку в обеих моделях не выполняется условие гомоскедастичности остатков, а выводы были сделаны по моделям, учитывающим гетероскедастичность остатков.

В случае модели с нормированными значениями, помимо сенсорной характеристики вкуса, на создание экономической добавленной стоимости положительно влияет воздействие бренда на тактильные ощущения потребителя. Логика в том, что применение концепции сенсорного брендинга улучшает и усиливает интеллектуальные ресурсы компании. С каждым задействованным органом чувств потребителя, помимо влияния на традиционные каналы восприятия - зрение и слух, усиливается конкурентное преимущество бренда, которое приводит к росту лояльности потребителей. За этим последует рост выручки и соответственно создание экономической добавленной стоимости.

Во-вторых, гипотеза о создании экономической добавленной стоимости характеристиками сенсорного брендинга, сгруппированными в индекс сенсорного воздействия, также подтвердилась. Это предполагает следующую зависимость: чем больше характеристик сенсорного брендинга задействует компания, тем больше создание добавленной стоимости.

В-третьих, коэффициент соотношения заемного капитала и собственного во всех моделях исследования оказался не значимым. Что немного противоречит логике, так как стоимость заемных средств, так и собственных закладывается в расчет средневзвешенной стоимости капитала, изменение которой может сказаться на изменении экономической добавленной стоимости.

В-четвертых, выручка оказалась значимой для создания экономической добавленной стоимости во всех моделях исследования. Рост выручки приводит к росту операционной прибыли после налогообложения, в случае поддержания на том же уровне расходов и инвестированного капитала.

Следовательно, если компания желает добиться положительной экономической добавленной стоимости, принимая концепцию сенсорного брендинга, ей следует уделить внимание также тому, чтобы доходность на капитал, инвестированный в разработку и осуществление данной концепции, была больше средневзвешенной стоимости капитала.

Данное исследование имеет возможность развития в будущем с помощью следующих подходов:

1. Увеличения объема выборки

2. Использования дополнительных переменных в моделях исследования, за счет введения новых бинарных качественных переменных

3. Учитывая, что процесс разработки и применения сенсорного брендинга может не сразу сказаться на финансовых показателях компании, возможно следует использовать переменные с лагом, по крайней мере с шагом 1 год.

Заключение

В течение исследования были решены все поставленные задачи:

а) рассмотрены теоретические аспекты сенсорного брендинга, раскрывающие его сущность и важность применения компанией;

б) выдвинуты 2 гипотезы, связанные с влиянием сенсорного брендинга на экономическую добавленную стоимость;

в) собраны данные за 2012 год для исследования выдвинутых гипотез. Собранная выборка составила изначально 63 наблюдения. После исключения выбросов в модели использовалось меньшее количество наблюдений. В модели с абсолютными значениями EVA и независимых переменных выборка составляла 49 наблюдений, а в модели с нормированными значениями 50 наблюдений;

д) проведена последующая экспериментальная проверка с помощью методов эконометрического анализа;

е) дана интерпретация полученным результатам.

Цель данного исследования можно считать достигнутой. Влияние сенсорных характеристик бренда на экономическую добавленную стоимость было выявлено. Обе гипотезы подтвердились:

Во-первых, гипотеза о положительном влиянии отдельно взятых характеристик сенсорного брендинга на экономическую добавленную стоимость подтвердилась частично.

Во-вторых, гипотеза о создании экономической добавленной стоимости характеристиками сенсорного брендинга, сгруппированными в индекс сенсорного воздействия, также подтвердилась.

Обобщая полученные результаты, можно выделить следующее:

Исходя из того, что основная цель компании увеличить ее стоимость, менеджменту компании стоит задуматься о разработке и применении концепции сенсорного брендинга, особенно если до этого времени бренд воздействовал только на традиционные каналы чувственного восприятия - зрение и слух. Чем больше бренд будет затрагивать органов чувств потребителя, тем больше становится конкуретное преимущество бренда. Лояльность потребителей к бренду растет, следовательно, растут и доходы компании, что соответственно ведет к созданию экономической добавленной стоимости. Однако для того, чтобы величина EVA была положительной, необходимо, чтобы доходность на задействованный в процессе разработки и применения сенсорного брендинга капитал была больше средневзвешенной стоимости капитала компании.

Список использованной литературы

Специальная литература

1. Линдстром М. Чувство бренда. (2008) Воздействие на пять органов чувств для создания выдающихся брендов. - М.: Эксмо 2008. - 272с. Т.39. № 2.

2. Hollis N. SMELLY BUSINESS The dollars and scents of brand building. ESOMAR Fragrance. 2007

3. Hultйn B. Sensory marketing: the multi-sensory brand-experience concept // European Business Review. 2011.23 (3): 256-273.

4. Hulten B., Broweur N., Van Dijk M. Sensory Marketing / New York: Palgrave Macmillan. 2009.

5. Jacob, C., et al., `Love is in the air': congruence between background music and goods in a florist. International Review of Retail, Distribution & Consumer Research, 2009.19 (1): p.75-79.).

6. Kim J.B., Koo Y., Chang D.R. Integrated Brand Experience through Sensory Branding and IMC // The Design Management Institute. 2009.

7. Lindstrom M. BRAND sense. Build Powerful Brands through Touch, Taste, Smell, Sight, and Sound / New York: Free P. 2005.

8. Lowrey T. M. Brick & Mortar Shopping in the 21st Century / New York, NY: Lawrence Erlbaum Associates. 2008.

9. Petr Љnapka, Andrea Иopнkovб Problems of the Influence of Basic Input Factors on Companyґs EVA

10. Terhi Suhonen, Jenny Tengvall. Branding in the air. A study about the impact of sensory marketing. 2009

11. Valenti C., Riviere J. The concept of Sensory Marketing // Halmstad University. 2008.

12. Yoon S.J., Park J.E. Do sensory ad appeals influence brand attitude? // Journal of Business Research. 2010.

Электронные ресурсы

13. Режим доступа: http://stosowana. files. wordpress.com/2010/12/the_concept_of_sensory_marketing. pdf

14. MarketWatch. The Wall Street Journal Режим доступа: http://www.marketwatch.com

15. Factiva. Режим доступа: http://global. factiva.com

16. Режим доступа: http://www.inc.com/articles/201111/how-cinnamon-smells-will-save-holiday-sales.html

17. Popsop. Brand Magazine online. http://popsop.ru/50816

18. Please Touch the Merchandise by Lawrence Williams and Joshua Ackerman: http://blogs. hbr.org/cs/2011/12/please_touch_the_merchandise.html

19. Режим доступа: http://www.mondaq.com/x/7522/Corporate+Finance/Economic+Value+Added+is+in+Vogue

20. Режим доступа:

http://www.freepatentsonline.com/article/Journal-Managerial-Issues/20355983.html

21. Режим доступа: http://www.sternstewart.com/? content=proprietary&p=eva

Размещено на Allbest.ru