Управление впечатлениями потребителей в гостиничной индустрии

чистота (отзывы постояльцев, в которых содержались фразы: уборка номеров, чистота в отеле и др);

атмосфера (отзывы постояльцев, в которых содержались фразы: уютная атмосфера, наличие цветов, удобные кровати, интерьеры, шумоизоляция, хороший вид из окна, свежий ремонт и др.);

месторасположение (отзывы постояльцев, в которых содержались фразы: удобнейшее, прекрасное, отличное месторасположение/расположение);

инфраструктура (отзывы постояльцев, в которых содержались фразы: отличная сауна, прекрасный спа, хамам, шикарный ресторан, вкусная еда, бассейн, фитнес, джакузи и вкусный и разнообразный завтрак, питание, шведский стол.);

персонал (отзывы постояльцев, в которых содержались фразы: приветливый отзывчивый персонал, готов выполнить любую просьбу, заботливый, улыбчивый, доброжелательный персонал, хорошее отношение персонала, быстрое оформление, сервис, компетентные работники и др);

соотношение цены и качества (отзывы постояльцев, в которых содержались фразы: цена/качество, скидки, хорошая цена и др.);

бесплатный WiFi (отзывы постояльцев, в которых содержались фразы: хороший интернет, хороший трафик интернета и др) .

Количество людей, желающих рекомендовать конкретный отель или вернуться туда оценивалось по тому же количеству комментариев, что и впечатления постояльцев о пребывании в отеле и встречающимся там словам с подобным смысловым содержанием.

Данная база данных не является в полной степени репрезентативной, поскольку на сайте booking.com могут быть предложены не все отели Москвы, 95 отелей отбирались не случайным образом и не могут в полной мере отображать генеральную совокупность. Оценивание желания вернуться и рекомендовать оценивалось по комментариям, которые могли быть исправлены, удалены или быть необъективными.

Подобные особенности базы данных не позволяют с уверенностью распространять данные на всю совокупность московских отелей, однако позволяют нам делать выводы о наличествующей совокупности отелей и с некоторой долей вероятности судить о всех отелях и характеристиках, которые способствуют приверженности.



3.2 Проведение анализа данных

Описательная статистика позволит нам составить общее представление о характеристиках отелей. Опишем среднее значение для каждой независимой переменной, а также наиболее часто встречающуюся оценку для независимых переменных. Кроме того, опишем максимальное и минимальное значение для каждой переменной. Сделаем тот же анализ для зависимых переменных.

Количество желающих рекомендовать отель. 2 человека в среднем и чаще всего желали порекомендовать отель. Наибольшее число желающих порекомендовать отель равно 5 и это применимо для следующих отелей: БуддОтель Москва; Гостиница Интурист Коломенское.

Количество желающих посетить отель вновь. В среднем 3 человека собирались вернуться в отель, но чаще всего 2 человека отвечали, что собираются вернуться. Наибольшее число желающих вернуться равно 10 и это для Гостиницы Метрополь.

Чистота. Среднее значение этой переменной равно 8,7. Наиболее частое значение равно 8,7. Минимальное значение = 6,7; максимальное значение = 9,8 (Меркюр Москва Бауманская; Лотте Отель Москва).

Атмосфера. Среднее значение этой переменной равно 8,4. Наиболее частое значение равно 8,2. Минимальное значение = 6,5; максимальное значение = 9,7 (Лотте Отель Москва).

Месторасположение. Среднее значение этой переменной равно 8,7. Наиболее частое значение равно 9,1. Минимальное значение = 6,7; максимальное значение = 9,8 (Гостиница "Националь").

Инфраструктура. Среднее значение этой переменной равно 8. Наиболее частое значение равно 8. Минимальное значение = 6,3; максимальное значение = 9,3 (Лотте Отель Москва).

Персонал. Среднее значение этой переменной равно 8,4. Наиболее частое значение равно 8,5. Минимальное значение = 7,1; максимальное значение = 9,5 (Руссо Балт Отель).

Соотношение цены и качества. Среднее значение этой переменной равно 7,9. Наиболее частое значение равно 8. Минимальное значение = 6,7; максимальное значение = 9 (Гостиница Интурист Коломенское).

Бесплатный WiFi. На этот вопрос ответило 95,8% из всех ответивших респондентов. На этот вопрос ответило 98,9% из всех ответивших респондентов. Среднее значение этой переменной равно 8,2. Наиболее частое значение равно 8,3. Минимальное значение = 6,9; максимальное значение = 9,3 (Отель Де Пари).

Связь между желанием вернуться и характеристиками отеля

Итак, функция имеет вид:

Y=A+B1*X1+B2*X2+….+ Bn*Xn ,

где

Зависимая (у): Желание вернуться;

Независимые (х): Чистота, Атмосфера, Месторасположение, Инфраструктура, Персонал, Соотношение цены и качества, Бесплатный WiFi;

Содержательная задача - выяснить, как оценка типа впечатлений от отеля определяет желание человека вернуться в отель.

Применяется метод регрессионного анализа, при уровне значимости Альфа = 5%.

При помощи теста Колмогорова-Смирнова проводим проверку на нормальность распределения. Проанализировав график, можем считать, что остатки распределены нормально. Модель регрессии проходит по данному ограничению.

Проверка на гомоскедастичность распределения остатков. R2 не равен 1. Модель проходит по этому ограничению

Проверка на мультиколлинеарность. При помощи коэффициента корреляции Пирсона попарная проверка переменных. Проверка показывает, что наши переменные связаны между собой, что и можно ожидать от интернет-оценок.

Рисунок 8: Нормальность распределения остатков регрессии, исследующей связь между желанием вернуться и характеристиками отелей

Построение регрессии.

Оценка качества регрессии: R2=0,128, то есть Чистота, Атмосфера, Месторасположение, Инфраструктура, Персонал, Соотношение цены и качества, Бесплатный WiFi определяют желание человека вернуться в отель на 12, 8%.

Как следует из Таблицы 1 уровень значимости характеристик не позволяет судить о связи, поэтому проведем анализ при помощи метода корреляции Пирсона.



Таблица 1. Регрессионные коэффициенты для желания вернуться

Модель	Нестандартизованные коэфф.	Стандартизованные коэфф	T
	B	Стнд.ош	Beta
(Constant)	-9,153	4,974		-1,840
Чистота	,000	1,194	,000	,000
Атмосфера	,616	1,105	,222	,557
Месторасположение	,705	,347	,291	2,030
Инфраструктура	-,589	1,453	-,190	-,405
Персонал	-,480	1,147	-,128	-,418
Соотношение цены и качества	1,042	,784	,285	1,328
Бесплатный WiFi	,177	,523	,059	,338

Наблюдается значимая (на уровне 10%) положительная связь:

слабая связь между желанием вернуться и атмосферой (0,23);

слабая связь между желанием вернуться и месторасположением (0,24);

слабая связь между желанием вернуться и соотношением цены и качества (0,22)

Между остальными переменными (Чистота, Инфраструктура, Персонал, Бесплатный WiFi ) и желанием рекомендовать связь не значима.

Связь между желанием рекомендовать и характеристиками отеля

Здесь функция также имеет вид:

Y=A+B1*X1+B2*X2+….+ Bn*Xn ,

где

Зависимая (у): Желание рекомендовать;

Независимые (х): Чистота, Атмосфера, Месторасположение, Инфраструктура, Персонал, Соотношение цены и качества, Бесплатный WiFi; Содержательная задача - выяснить, как оценка типа впечатлений от отеля определяет желание человека рекомендовать отель.

Применяется метод регрессионного анализа, при уровне значимости Альфа = 5%.

При помощи теста Колмогорова-Смирнова проводим проверку на нормальность распределения. Проанализировав график, можем считать, что остатки распределены нормально. Модель регрессии проходит по данному ограничению.

Рисунок 9: Нормальность распределения остатков регрессии, исследующей связь между желанием рекомендовать и характеристиками отелей

Проверка на гомоскедастичность распределения остатков. R2 не равен 1. Модель проходит по этому ограничению.

Проверка на мультиколлинеарность. При помощи коэффициента корреляции Пирсона попарная проверка переменных. Проверка показывает, что наши переменные связаны между собой, что и можно ожидать от интернет-оценок.

Построение регрессии.

Оценка качества регрессии: R2=0,250, есть Чистота, Атмосфера, Месторасположение, Инфраструктура, Персонал, Соотношение цены и качества, Бесплатный WiFi определяют желание человека рекомендовать отель на 25%.

Как следует из Таблицы 2, уровень значимости характеристик не позволяет нам судить о связи, поэтому проведем анализ при помощи метода корреляции Пирсона.

Таблица 2. Регрессионные коэффициенты для желания рекомендовать отель

Модель	Нестандартизованные коэфф.	Стандартизованные коэфф	t	Знач.
	B	Стнд.ош.	Beta
Константа	-8,119	3,819		-2,126	,039
Чистота	,740	,886	,384	,836	,408
Атмосфера	,357	,732	,210	,488	,628
Месторасположение	,149	,244	,104	,612	,544
Инфраструктура	-1,732	,930	-,928	-1,862	,070
Персонал	1,153	,802	,486	1,438	,158
Соотношение цены и качества	1,006	,562	,426	1,788	,081
Бесплатный WiFi	-,476	,337	-,277	-1,412	,165

Наблюдается значимая (на уровне 10%) положительная связь:

слабая связь между чистотой и желанием рекомендовать (0,24);

слабая связь между персоналом и желанием рекомендовать (0,27);

средняя связь между соотношением цены и качества и желанием рекомендовать (0,32);

Между остальными переменными (Атмосфера, Месторасположение, Инфраструктура, Бесплатный WiFi) и желанием рекомендовать связь не значима.

Итак, в данной главе был сформулирован подход к исследованию впечатлений клиентов о пребывании в 95 различных отелях Москвы. Эти впечатления, с оценками от 1 до 10, были сформированы в группы факторов, оказывающих влияние на желание клиентов вернуться в гостиницу вновь, а также факторов, способствующих тому, чтобы клиенты отеля порекомендовали данную гостиницу другим людям.

Прежде всего, были установлены основные методы анализа данных: регрессионный анализ и корреляционный анализ. Затем на основе имеющихся данных было заключено, что необходимо проводить анализ построением классической линейной регрессии и подсчетом коэффициента корреляции методом Пирсона.

Далее, после выявления методов анализа данных было проведено описание данных. Установлено, что к основным способам описания данных относятся меры средней тенденции распределения значений признака и меры разброса значений признака. Описано, что первый включает в себя подсчет моды, квантили, медианы и среднего арифметического значения, а второй дисперсию, квартильный размах и меру качественной вариации. Решено, что в работе будут использоваться мода, среднее, максимальное и минимальное значение имеющихся данных.

Затем были проанализированы методы исследования шкал, использующиеся при исследовании базы данных. Отмечено, что существует 3 типа шкал: номинальная, порядковая и интервальная, а также обосновано, почему к данному исследованию подходит именно интервальная.

После этого была приведена классификация выборок для анализа данных: вероятностная и невероятностная. Установлено, что первая включает в себя такие типы как: простая случайная выборка, систематическая выборка, стратифицированная выборка и кластерная выборка, а вторая выборку доступных случаев, отбор "критических случаев"/"типичных случаев", метод "снежного кома" и квотную выборку. Было решено использовать невероятностную выборку с отбором "критических случаев" доступных случаев на основе отбора 100 отелей. Также отмечено, каким образом были сформированы данные для анализа - зависимые (желание вернуться и желание рекомендовать) и независимые (Чистота, Атмосфера, Месторасположение, Инфраструктура, Персонал, Соотношение цены и качества, Бесплатный WiFi) показатели переменных. Показано, какие ограничения есть в базе данных и проведена описательная статистика базы данных.

Затем, были проведены соответствующие расчеты на основе выбранных моделей и установлено, что единственным правильным методом анализа взаимосвязи между выбранными параметрами выступает расчет коэффициента корреляции Пирсона.

Наконец, было установлено, что для желания вернуться в отель значимыми является месторасположение, атмосфера, соотношение цены и качества. В свою очередь, для желания рекомендовать отель значимы характеристики соотношения цены и качества, качество работы персонала, а также чистота в отеле.



Заключение

В данной работе удалось показать значимость впечатлений потребителей для результативности бизнеса. Переход от традиционного маркетинга к маркетингу впечатлений обозначил необходимость создания эффективных моделей управления впечатлениями потребителей. Маркетинг впечатлений связывает бренд и потребителя на эмоциональном уровне.

В двадцать первом веке отели осуществляют свою деятельность в условиях жесткой конкуренции - на рынке большое количество различных типов отелей и альтернативных вариантов проживания на отдыхе. Отелям необходимо привлекать новых клиентов, удерживать существующих, создавать долгосрочные отношения и эмоциональную связь с ними. Одним из способов является предложение не только стандартного набора функциональных качество и сервиса, но и незабываемых впечатлений. Положительные эмоции, связанные с брендом, повышают удовлетворенность и увеличивают лояльность клиентов.

Маркетинг впечатлений можно охарактеризовать следующими принципами: сосредоточенность на впечатлениях потребителей, исследование процесса потребления, поведение потребителей обусловлено как рациональной, так и эмоциональной составляющей, методология и инструменты маркетинга впечатлений выборочны. Впечатления потребителей рассматриваются с двух плоскостей: участие клиента может быть активным или пассивным и связь клиента с впечатлением - погружение или поглощения. Таким образом, можно выделить 4 категории впечатлений - развлечения, обучение, виртуальная реальность и эстетика. Существует 5 принципов создания впечатлений: необходимо определить тему предоставляемых впечатлений, связать впечатления с положительными эмоциями, устранить все негативные моменты, также предлагать памятные сувениры и создавать впечатления, которые задействуют все 5 человеческих чувств.

В данной диссертации был проведен анализ впечатлений посетителей гостиниц путем их консолидации в ряд факторов, которые влияют на формирование положительного впечатления клиентов о гостинице, а также параметров, способствующих желанию клиентов рекомендовать тот или иной отель другим людям.

Для осуществления данного этого исследования сначала были проанализированы факторы микро и макросреды, которые влияют на гостиницы. Далее был проведен анализ факторов, влияющих на создание впечатлений у клиентов о гостинице и предоставляемых услугах, показаны психологические типы клиентов и выработан необходимый подход персонала к каждому из этих типов. Помимо этого, были установлены правильные принципы поведения персоналом гостиницы в целом и при рассмотрении клиентских жалоб в частности. Данный анализ позволяет дать четкие рекомендации для исполнения гостиницами, что позволит существенно улучшить стандарты качества в целом и качество сервиса в частности.

В последней главе была составлена модель, целью которой было выявить те типы впечатлений, которые формируют лояльность к отелю, желание в него возвращаться и рекомендовать его другим людям. Для этого была сначала составлена выборка отзывов клиентов в системе бронирования отелей booking.com. Далее эти отзывы были сформированы в независимые переменные: "чистота", "атмосфера", "месторасположение", "инфраструктура", "персонал", "соотношение цены качества" и "бесплатный WiFi". В качестве зависимых переменных брались: количество желающих рекомендовать отель, количество желающих посетить отель вновь. Применялись методы регрессионного анализа, а также метод исследования корреляции коэффициентом Пирсона. Установлено, что месторасположение, комфорт, соотношение цены и качества оказывает значимое влияние на формирование впечатления клиентов о гостинице и способствует, с одной стороны, желанию вернуться в отель вновь, а с другой стороны, способствует тому, чтобы отель был рекомендован клиентами другим людям.

В качестве рекомендаций для гостиниц можно отметить, что для повышения лояльности своих клиентов и увеличения числа повторных визитов, гостиницам необходимо сосредоточится на создании приятной атмосферы в своем отеле с помощью разработки дизайна внутри отеля, подбора красивого интерьера в номерах, правильной организации спального места. На лояльность также влияет местоположение, поэтому при открытии нового отеля, стоит обращать на это должное внимания. Еще одним фактором, влияющим на лояльность, является хорошее соотношение цены и качества.

Одним из важнейших фактор при выборе отеля являются рекомендации. Желание рекомендовать отель возникает только тогда, когда пребывание в нем было запоминающимся и доставило положительные впечатления. Одним из факторов, влияющих на рекомендации клиентов отеля, является чистота. Отелям стоит тщательно следить за уборкой в номерах и на территории отеля, обучать и контролировать персонал, осуществляющий уборку. На желание рекомендовать отель также влияет общение с персоналом. Владельцам гостиниц стоит тщательно подбирать и обучать весь обслуживающий персонал. Даже при возникновении каких-либо проблем, улыбчивые и отзывчивые работники могут предотвратить появление негативных эмоций у клиентов. Соотношение цены и качества также побуждает клиентов рекомендовать отель.

В заключении необходимо отметить, что управление впечатлениями потребитель является новым и перспективным подходом маркетинга в гостиничном бизнесе. Те отели, которые смогут внедрить систему управления впечатлениями своих клиентов, получат несомненное конкурентное преимущество и добьются установления эмоциональной связи со своими клиентами.

гостиничный бизнес маркетинг потребитель



Список литературы

1. Правила предоставления гостиничных услуг в Российской Федерации. Утверждены Постановлением Правительства РФ от 25.04.1997 г. № 490 // СЗ РФ. 1997. № 18. Ст. 215.

2. Закон Российской Федерации от 07.02.1992 г. N 2300-1 (ред. от 05.05.2014) "О защите прав потребителей" // Ведомости СНД и ВС РФ. 1992. № 15. Ст. 766.

3. B.Schmitt and L.Zarantonello (2013) consumer experience and experiential marketing: a critical review Review of Marketing Research, Volume 10, 25-61

4. Bernd H. Schmitt (2003) Customer Experience Management. John Wiley&Sons, Inc.

5. Bernd H. Schmitt. Experiential marketing: how to get customers to sense, feel, think, act, and relate to your company and brands, 1999. THE FREE PRESS New York

6. Амблер, Т. Практический маркетинг / Т. Амблер. - СПб.: Питер, 2014. - 213 с.

7. Галицкий Е. Б. Методы маркетинговых исследований, Москва, Институт фонда "Общественное мнение", 2004.

8. Котлер, Ф. Маркетинг в третьем тысячелетии: Как создать, завоевать и удержать рынок / Ф. Котлер - М.: Издательство АСТ, 2009.-230

9. Котлер, Ф., Боуэн, Дж., Мейкенз, Дж. Маркетинг. Гостеприимство. Туризм. Пер. с англ. под ред. проф. Ноздревой Р.Б. М.: ЮНИТИ, 1998.

10. Кусков А.С. Гостиничное дело: учебное пособие. М.: Дашков и Ко, 2009.

11. Ожегов С. И., Шведова Н. Ю. Толковый словарь русского языка: 80 000 слов и фразеологических выражений. -- 4-е изд., М., 1997. -- 944 с

12. A.T. Kearney Creating High-Impact Digital Customer Experience A.T. Kearney Inc. (Chicago, IL), 1999.

13. Bitner, M.J., Booms, B.H., Tetreault, M.S., 1990. The service encounter: diagnosing favorable and unfavorable incidents. Journal of Marketing 54, 71-84.

14. Blythe, A.F. Monk, K. Overbeeke, & P.C. Wright (Eds.), Funology: from usability to enjoyment (pp. 111-123). Dordrecht: Kluwer Academic Publishers

15. Bob Thompson .Customer Experience Management: A Winning Business Strategy for a Flat World 2006 Customer Think Corp. All Rights Reserved

16. C. Meyer and A. Schwager Understanding Customer Experience Harvard Business Review

17. Clemmer, J., 1990. The three rings of perceived value. Canadian Manager 15, 12-15

18. Davis, S. and T. Longoria (2003), `Harmonizing your touch points'. Brand Packaging Magazine, (January/February).

19. Desmet, P.M.A. (2003). Measuring emotion; development and application of an instrument to measure emotional responses to products. In: M.

20. E. Constantinides In?uencing the online consumer's behavior: the Web experience. Internet Research Volume 14 Number 2 2004 pp. 111-126.

21. Fiore, A. & Kim, J. (2007) An Integrative Framework capturing Experiential and Utilitarian Shopping Experience, International Journal of Retail & Distribution Management, vol. 35, no. 6, pp 421-442.

22. Fox, K. (2006). The smell report. Social Issues Research Center. Retrieved 2009-10-15.

23. Gentile, C., N. Spiller, and G. Noci (2007), `How to sustain the customer experience: An overview of experience components that co-create value with the customer'. European Management Journal 25(5), 395-410.

24. Gobй, M. (2001). Emotional branding. New York: Allworth Press.

25. Hana,1, Wansoo Kima, Sunghyup Sean Hyunb,2 Switching intention model development: Role of service performances, customer satisfaction, and switching barriers in the hotel industry International Journal of Hospitality Management, Volume 30, Issue 3, September 2011, Pages 619-629.

26. Herz. (2007). The scent of desire: Discovering our enigmatic sense of smell, New York: Harper Collins publishers.

27. Hirsch, A. R. (1993). Sensory Marketing. International Journal of Aromatherapy, 5(1), 21-3.

28. Hultйn, B., Broweus, N. & van Dijk, M. (2009). Sensory marketing. Hampshire: Palgrave Macmillan

29. J.Joўsko Brakus, Bernd H.Schmitt, & Lia Zarantonello: Brand Experience:What Is It? How Is It Measured? Does It Affect Loyalty? Journal of Marketing Vol.73 (May 2009),52-68

30. Jashen Chen, Russell K.H. Ching Virtual Experiential Marketing on Online Customer Intentions and Loyalty. Proceedings of the 41st Hawaii International Conference on System Sciences - 2008

31. Jason A. Gabisch, Kholekile L. Gwebu IMPACT OF VIRTUAL BRAND EXPERIENCE ON PURCHASE INTENTIONS - 2009

32. Joseph Pine II and James H. Gilmore. Welcome to the Experience Economy. Harvard Business Review JULY-AUGUST 1998

33. Keaveney, S.M., 1995. Customer switching behavior in service industries: an exploratory study. Journal of Marketing 59, 71-82

34. Korsmeyer, C. (2002). Making sense of taste. Ithaca: Cornell University Press

35. Lasalle, D. and T. A. Britton (2002), Priceless: Turning Ordinary Products into Extraordinary Experiences. Boston: Harvard Business School Press

36. Leonard L. Berry and Lewis P. Carbone: Build Loyalty Through Experience Management. - 2007

37. Lindstrцm, M. (2005). Brand Sense. New York: Free Press.

38. Miles, G.E., Howes, A. and Davis, A. (2000), “A framework for understanding human factors in Web-based electronic commerce” International Journal of Human-Computer Studies, Vol. 52 No. 1

39. O. Iglesias The role of brand experience and affective commitment in determining brand loyalty. 2011 Macmillan Publishers Ltd. 1350-23IX

40. Peter C. Verhoefa, Katherine N. Lemonb, A. Parasuraman Customer Experience Creation: Determinants, Dynamics and Management Strategies Journal of Retailing 85 (1, 2009) 31-41

41. Petermans, K. Van Cleempoel, E. Nuytsan (2007) Measuring emotions in customer experiences in retail store

42. Pine, J. & Gilmore, J. (1999) The Experience Economy. Work is Theatre and Every Business a Stage, Harvard Business School Press, Boston.

43. Richins, M. (1997) Measuring Emotions in the Consumption Experience, Journal of Consumer Behavior, vol. 24, pp 127-147.

44. Sцrensen, J. (2008) Measuring Emotions in a Consumer Decision-Making Context - Approaching or Avoiding. Aalborg University, Department of Business Studies, Aalborg.

45. Surprenant, C.F., Solomon, M.R., 1987. Predictability and personalization in the service encounter. Journal of Marketing 51, 73-80.

46. Susan Rose, Neil Hair and Moira Clark (2011) Online Customer Experience: A Review of the Business-to-Consumer Online Purchase Context International Journal of Management Reviews, Vol.13,24-39

47. Turley, L. & Milliman, R. (2000) Atmospheric Effects on Shopping Behavior: a Review of the Experimental Evidence, Journal of Business Research, vol. 49, no. 2, pp 193-211.

48. Moscow Marriott Hotel Novy Arbat. Our hotel. [Электронный ресурс] URL: http://www.marriott.com/hotels/travel/mowna-moscow-marriott-hotel-novy-arbat/

49. PricewaterhouseCoopers - Перспективы роста: исследование перспектив развития гостиничного бизнеса в 2015 и 2016 году [Электронный ресурс] URL: http://www.pwc.ru/ru/real-estate/room-for-growth.jhtml

50. Носов И.В. "Состояние и особенности развития рынка гостиничных услуг в России" [Электронный ресурс] URL: http://teoria-practica.ru/rus/files/arhiv_zhurnala/2012/2/ekonomika/nosov.pdf

51. Официальный сайт компании Airbnb [Электронный ресурс] URL: https://www.airbnb.ru/

52. Организация Объединённых Наций. World Population Prospects: The 2010 Revision. New York, 2011

53. Система интернет-бронирования отелей [Электронный ресурс] URL: http://www.booking.com.

54. Энциклопедия маркетинга. Бренд, человеческие эмоции и способы воздействия на них. [Электронный ресурс] URL: http://www.marketing.spb.ru/lib-mm/strategy/cem.htm#2

Размещено на Allbest.ru