想象一下，学生家长采购开学用的文具时，只需要问 AI 一句，“开学需要准备什么？”“哪款电脑更适合上大一的新生？”——返校季的购物入口，正在发生变化。
数据显示，47% 的消费者已经使用 AI 研究和比较商品，39% 使用 AI 发现新品和获取推荐。从 AI 获取建议，到社交媒体看测评、电商平台比价，再到最终购买，消费者的决策路径正变得更加多元。
当返校季进入关键阶段，面对正在改变的消费者，品牌该如何抓住仍在延续的消费机会？
多重消费需求仍在持续释放
返校季从来不是一个单一的购物节点。家长和学生会在不同时间完成采购：有人早早准备学习用品，也有人直到临近开学才开始购买；大学生搬入宿舍又会带来一轮电子产品、家居和生活用品需求；正式开学之后，还会出现遗漏用品补购、缺货商品替换等新的消费需求。这意味着，返校季进入后半程，多重消费需求仍在持续释放。
对于已经启动广告的出海品牌来说，此时还有另一个优势——经过前期投放，真实的广告表现已经开始清晰，哪些商品真正带来了收入？哪些受众更容易完成购买？哪些创意持续表现良好？
这些前期积累，也为品牌进一步开展再营销创造了有利条件：经过前期的消费者浏览和互动，品牌已经积累了一批访问过网站、查看过商品，却尚未完成购买的人群。在返校季进入后半程时，品牌可以通过再营销广告再次触达这些消费者，并结合畅销商品、限时优惠、配送时效等信息，进一步推动购买决策。
当然，再营销并不意味着停止拉新。返校季需求仍在释放，新的消费者仍在研究商品、比较品牌。品牌可以在持续获取高潜新客的同时，通过再营销承接前期积累的消费意向，一边拓展新增量，一边推动已有兴趣转化为实际购买。
返校季的机会仍在，但抓住机会的方式正在发生变化。因为今天的消费者，在发现与种草的方式上大有不同。
AI 重塑返校季消费决策新路径
过去，消费者可能已经知道自己需要什么，才会搜索“适合中学生的书包”或“大学生笔记本电脑”。
现在，借助 AI，越来越多购物决策可能从一个更开放的问题开始：“刚上一年级需要准备哪些东西？”“预算有限，工程专业学生应该选什么电脑？”
消费者不再只是向搜索引擎寻找某个具体商品，而是开始借助 AI 发现商品、比较选择，并逐步缩小购买范围。这意味着，从发现、种草到评估产品的边界正在变得模糊。在消费者真正进入你的网站之前，他们可能已经通过 AI 完成了一部分研究和筛选。
Criteo 数据显示，AI 引流带来的消费者展现出更高的购买意向，转化率达到其他引流渠道的 1.5 倍。
与此同时，购买路径也不再是一条直线。消费者可能从 AI 获得商品建议，在社交媒体上查看测评，到电商平台比较价格，随后又在开放网络看到产品广告，几天后才最终完成购买。
对品牌而言，这带来了一个新的问题：当消费者更早开始决策，并在不同触点间不断切换，品牌如何及时识别真实的购买意图，并跟上快速变化的需求？面对这些变化，即使对于大型营销团队来说，仅靠人工也很难及时跟上。
消费需求瞬息万变，AI 如何让品牌快人一步？
消费者借助 AI 改变了发现和选择商品的方式，而对品牌来说，AI 同样可以帮助营销更快适应不断变化的消费需求。
但 AI 的能力，离不开背后的数据。AI 推荐是否精准，很大程度上取决于其背后的数据质量。返校季就是一个典型场景。随着购物季推进，消费者需求会从书包、文具逐渐转向电脑、计算器、宿舍和课堂用品；预算、促销和库存的变化，也会不断影响消费者的选择。面对快速变化的需求，仅靠人工很难及时调整。
相比仅依赖宽泛的受众假设或历史行为，依托 Criteo 丰富的 commerce data 和真实购物信号，AI 能够更及时地响应返校季期间消费者不断变化的商品发现和评估行为。
在此基础上，Criteo Commerce AI 利用实时信号，持续优化定向、竞价和创意，减少营销团队重复的手动调整，让团队将更多精力投入策略、创意和消费者体验。
对于返校季这样的季节性购物高峰而言，这一点尤其重要。消费者行为快速变化，商品可能突然走热，需求可能出现波动，不同受众的价值也会随之变化。
返校季之后，增长还在继续
返校季进入关键阶段，但消费者旅程不会在开学第一天结束。更重要的是，返校季也并非一场孤立的营销计划，接下来，从万圣节、黑五、网一到年底购物季，一个个重要消费节点将陆续到来。
今天在返校季获得的新客、积累的消费者洞察，都可以成为品牌迎接下一轮消费旺季的基础。
