返校购物季是一种固有传统，人们会认为营销员可以在返校购物季中不费吹灰之力就可以取得巨大成功。然而，今天有更多的产品可供消费者选择，营销员们发布信息的渠道也越来越多。

一个品牌如何确保能够通过产品销售的方式收回它在电视、网络、广播和其他媒体上的投资？公司必须掌握完整的客户渠道并正确地应用各种促销方式。否则营销员们会在一年中最有利可图的销售旺季中无功而返。

根据福雷斯特研究公司的研究，到2016年的五年内，美国消费者的在线购物率会提高到45%。越来越多的在线购物者们开始使用比较型购物引擎，比如：谷歌购物、PriceGrabber, and Shopzilla和一些其他的引擎，通过这些购物引擎来寻找性价比更高的荧光笔、胶棒、和所需的其他物品。正因如此，购物引擎对于营销员来说是一个非常重要的工具。

然而，并不是所有的购物引擎都有作用，品牌商对于购物搜索引擎的价值评估方式通常会存在缺陷。

CPC（每次点击费用）这个数据，并不能用于购物搜索引擎的投资决策。因为，除了表面的数据外，营销员通过CPC可以得到每次点击收入的信息。每次点击收入（rpc)可以告诉营销员每次点击的收益，由此品牌商可以得到怎样按营销效果付费的准确答案。

付费渠道也是返校购物季中的一个要素，他们需要营销人员密切关注准确的数字。建立一个比较型购物引擎的投资预算,计算投资回报,并给公司提供RPC数据图表。

当然，比较型购物引擎（CSEs）仅仅是营销组合方法当中的一种。在线社交媒体网络可以帮助营销员们在一年中的某个特定时期（比如返校购物季）找到更多的消费者。

比如，消费者在点击站点广告后的会做什么，Facebook在这方面可以为品牌商提供更多的数据。尽管这样的换算数据非常有用，但是这并不能证明，公司在facebook上投放广告是最佳的营销方式。为了找到最佳的方式，营销员需要一个多归因工具，必须把影响最后销售的资产投入和客户接触点都考虑进去。

例如，一个消费者在点击了facebook上的广告后买了一个饭盒，或许他通过搜索引擎、报纸广告或者电视广告中也看到了相似的促销信息。那么，到底是那种营销方式促成了最后的购买行为呢？

这是一个高风险测试，品牌商们需要根据前一年度在返校购物季中积累的经验来制定营销策略，以应对下一年返校购物季。

营销员需要通过多种渠道搜集数据。应该通过对多种对象的跟踪来搜集这些数据，包括客户的点击行为、产品印象、自有媒体、免费媒体、离线数据和营销成本。掌握了这些数据，营销员可以知道他们错失了哪些资源，在哪些方面表现不佳，哪些营销手段最有效。

购物者在实体店铺、或者通过手机、笔记本电脑和平板电脑来购买他们返校所需要的物品。在线和离线的营销信息会催生他们的购买行为。

要想知道那种营销方式最有效，品牌商们需要了解总体的客户渠道。想要得到这些信息不需要了解客户的个人验证信息。如果购物者在电视中看到了网球鞋的商业广告，在去商店购买之前他们会在手机上查询这些鞋子，从他们的笔记本上阅读商品评价，要想掌握消费者的行为习惯，关键要熟知购物过程中的每一个步骤。

在不侵犯客户个人信息的的前提下，品牌商可以通过客户渠道归因技术捕捉到客户的行为模式。客户匿名连接电脑和移动设备然后通过路径进行一次转换，品牌商们可以对各种营销方式进行一个总体的评价，那种营销方式可以获得回报，那种营销方式纯属浪费资源。

客户路径归因技术允许公司辨别相关行为模式，他们可以把这项技术应用到未来营销渠道的决策上，那种营销渠道最有价值，什么样的广告最赚钱，什么样的条幅宣传可以产生实际的购买行为。

校车即将在秋日校园的大道上奔驰，2013返校购物季即将成为历史。营销员可以从即将过去的这一季中学到很多东西。

通过跟踪客户的完整路径转换，将购买行为进行准确的归因，整合营销投资,品牌商们可以确保在下一年取得更好的销售业绩，开拓更多的业务。