# Community Reaction Simulator — Dự đoán phản ứng khách trước khi launch

> **Tóm tắt:** Trước khi launch chiến dịch marketing (Flash sale, BST mới, collab), cho AI giả lập phản ứng của 7 nhóm khách hàng — từ fan cuồng đến troll. Hệ thống dự đoán tỷ lệ Positive/Negative, phát hiện key concerns, và đưa ra khuyến nghị hành động **trước khi** chiến dịch lên sóng.

---

## 1. Nghiên cứu: Emoji & Sentiment trong AI

### 1.1. Tại sao Emoji quan trọng?

| Nghiên cứu | Phát hiện | Nguồn |
|-----------|----------|-------|
| arXiv (2024) | Ưu tiên emoji đầu tiên trong chuỗi → accuracy phân loại tăng lên 81% | arXiv preprint |
| Taylor & Francis (2024) | Emoji tăng perceived social presence, warmth, và intimacy trong chatbot | tandfonline.com |
| NIH (2024) | Emoji phù hợp sentiment → trust tăng 23%, satisfaction tăng 18% | PubMed Central |
| NIH (2024) | Emoji dùng sai context → trust GIẢM 15% | PubMed Central |

**Insight cốt lõi:** Emoji không chỉ là trang trí — chúng là **tín hiệu cảm xúc** (emotional markers). Dùng đúng → tăng engagement. Dùng sai → mất trust.

### 1.2. Hedonic vs Utilitarian Goals

Nghiên cứu cho thấy hiệu quả emoji phụ thuộc vào **mục đích** của khách:

| Mục đích khách | Emoji hiệu quả? | Ví dụ |
|---------------|----------------|-------|
| **Hedonic** (trải nghiệm, vui) | ✅ Rất hiệu quả | Browsing thời trang, xem trend |
| **Utilitarian** (task-oriented) | ⚠️ Có thể gây phiền | Hỏi chính sách đổi trả, kiểm kho |

→ **Ứng dụng:** Chatbot Canifa nên dùng nhiều emoji khi tư vấn phối đồ (hedonic), nhưng hạn chế emoji khi trả lời chính sách (utilitarian).

### 1.3. Emotional Contagion trong Chatbot

Nghiên cứu "Emotional Contagion" cho thấy:
- Chatbot dùng **positive emotional expressions** → khách chat **lâu hơn 40%**
- Khách tiếp xúc giọng tích cực → **purchase intention tăng 22%**
- Nhưng quá nhiều emoji → **information overload** → khách bỏ đi

**Nguyên tắc Goldilocks:** Không quá nhiều, không quá ít — **1-2 emoji/tin nhắn** là tối ưu cho Canifa.

---

## 2. Kiến trúc Reaction Simulator

### 2.1. Pipeline

```
[INPUT]                [SIMULATE]               [ANALYZE]              [REPORT]
                                                                          
 Marketing soạn   →   AI giả lập phản        →  Tính sentiment     →   Dashboard
 campaign content      ứng 7 persona             % + key concerns       + hành động
                       (LLM per persona)                                  
 POST /simulate        LLM Factory              Calculate()             JSON Response
```

### 2.2. 7 Persona Segments

| # | Persona | Weight | Traits | Tone | Emoji Style |
|---|---------|--------|--------|------|------------|
| 1 | **Mom Shopper** | 20% | Ưu tiên chất lượng, giá hợp lý | Nhẹ nhàng, chia sẻ kinh nghiệm | 😊👶💕 vừa phải |
| 2 | **Young Professional** | 20% | Smart casual, busy | Ngắn gọn, lịch sự | 👍 minimal |
| 3 | **Fashion Enthusiast** | 15% | Trend-follower, chi mạnh | Hào hứng, review dài | 🔥😍✨ nhiều |
| 4 | **Budget Conscious** | 15% | Săn sale, compare giá | Tính toán, skeptical | 🤔💰 ít |
| 5 | **Gen Z Trendy** | 15% | Aesthetic, FOMO | Slang, vibes-based | 🫶💅✨ rất nhiều |
| 6 | **KOL/Blogger** | 10% | Phân tích kỹ | Chuyên nghiệp, objective | Hầu như không |
| 7 | **Social Troll** | 5% | Toxic nhẹ, châm biếm | Mỉa mai, provoke | 🙄😂💀 ironic |

### 2.3. LLM Prompt per Persona

Mỗi persona nhận prompt riêng:

```
Bạn là {persona_name}, {age} tuổi, {traits}.
Bạn vừa thấy chiến dịch marketing sau trên Facebook:
---
{campaign_content}
---
Hãy phản ứng tự nhiên bằng 1 comment (đúng giọng persona).
Output JSON: {comment, sentiment, emoji_reactions, likes_estimate, key_concern}
```

---

## 3. Output & Hệ thống Recommendation

### 3.1. Sentiment Analysis

LLM trả về sentiment cho mỗi persona → aggregate theo weight:

| Persona | Weight | Sentiment | Comment snippet |
|---------|--------|-----------|----------------|
| Mom Shopper | 20% | 😊 Positive | "Đẹp quá, có size cho bé 5 tuổi không?" |
| Budget Conscious | 15% | 😐 Neutral | "Đẹp nhưng giá hơi cao, đợi sale thôi" |
| Gen Z | 15% | 🤩 Positive | "aesthetic vibe slay lắm, mua ngay fr fr" |
| Troll | 5% | 😤 Negative | "Lại marketing hoành tráng, chất lượng vải thì..." |

### 3.2. Traffic Light System

| Tín hiệu | Điều kiện | Hành động |
|-----------|----------|----------|
| 🟢 **GO** | Positive ≥ 60% | Launch! Chuẩn bị stock cho viral |
| 🟡 **CAUTION** | Negative ≥ 20% | Chuẩn bị response templates cho CS team |
| 🔴 **STOP** | Negative ≥ 40% | Delay launch, điều chỉnh nội dung |

### 3.3. Key Concerns Extraction

Hệ thống tự động gom `key_concern` từ nhóm Negative → báo cáo cho Marketing:

```json
{
  "overall_sentiment": {
    "positive": 62,
    "neutral": 23,
    "negative": 15
  },
  "signal": "GREEN",
  "key_concerns": [
    "Giá cao so với chất liệu (Budget Conscious, 15%)",
    "Thiếu size lớn (Mom Shopper, 8%)",
    "Ảnh marketing khác thực tế (KOL, 5%)"
  ],
  "recommendations": [
    "Chuẩn bị FAQ giải đáp về chất liệu",
    "Thêm ảnh thực tế (real photos) vào campaign",
    "Highlight chính sách đổi trả để giảm rủi ro"
  ]
}
```

---

## 4. Ứng dụng mở rộng

### 4.1. A/B Testing nội dung

Chạy 2 phiên bản campaign qua Simulator → so sánh sentiment:

| Metric | Version A (Formal) | Version B (Gen Z vibe) |
|--------|-------------------|----------------------|
| Overall Positive | 58% | 71% |
| Mom Shopper | 72% positive | 45% positive |
| Gen Z | 35% positive | 89% positive |
| **Kết luận** | Phù hợp khách trưởng thành | Phù hợp khách trẻ |

### 4.2. Emoji Strategy Optimizer

Dựa trên research, optimizer đề xuất chiến lược emoji cho từng context:

| Context | Emoji strategy | Lý do |
|---------|---------------|-------|
| **Tư vấn phối đồ** | 2-3 emoji/tin, positive vibes | Hedonic goal → emoji boost trust |
| **Trả lời chính sách** | 0-1 emoji, professional | Utilitarian goal → emoji gây phiền |
| **Xin lỗi/Complaint** | 1 emoji max, empathetic (🙏) | Quá nhiều emoji → thiếu chân thành |
| **Flash sale thông báo** | 2-3 emoji, urgency (🔥⚡) | FOMO trigger |

### 4.3. Sentiment Trend Monitoring

Chạy Simulator mỗi tuần với nội dung khác nhau → track sentiment trend:

```
Week 1: BST Xuân    → 72% positive
Week 2: Flash Sale   → 81% positive  ↑
Week 3: Collab KOL   → 65% positive  ↓
Week 4: Back to Work → 78% positive  ↑
```

---

## 5. So sánh với Focus Group truyền thống

| Tiêu chí | Focus Group | Reaction Simulator |
|----------|------------|-------------------|
| **Chi phí** | $500-2000/session | ~$0.10/simulation |
| **Thời gian** | 2-4 tuần organize | 30 giây |
| **Mẫu** | 8-12 người | 7 segments × weighted |
| **Bias** | Groupthink, social desirability | Controlled by prompt |
| **Lặp lại** | Khó, tốn kém | Unlimited |
| **Limitation** | — | Không phải người thật |

---

## 6. Lộ trình

| Phase | Feature | Trạng thái |
|-------|---------|-----------|
| **P0** | 7 personas + sentiment + recommendations | ✅ Done |
| **P1** | A/B comparison mode | 🔜 Next |
| **P2** | Emoji Strategy Optimizer | 📋 Planned |
| **P3** | Weekly auto-run + trend dashboard | 📋 Planned |
| **P4** | Real data validation (compare sim vs actual FB reactions) | 📋 Planned |

---

## References

1. arXiv (2024) — *"Emoji-Aware Sentiment Classification: First Emoji Prioritization"*
2. Taylor & Francis (2024) — *"Chatbot Emoji Usage and Perceived Social Presence"*
3. PubMed Central (2024) — *"Emoji Congruence and Trust in AI-Mediated Communication"*
4. FeedbackRobot (2024) — *"AI Sentiment Analysis: Beyond Positive/Negative"*
5. Dialzara (2024) — *"Emotional Intelligence in AI Customer Service"*
6. Canifa Engineering — `reaction_simulator.py`, `PERSONA_SEGMENTS`
