<?php

namespace Database\Seeders;

use Illuminate\Database\Seeder;
use Illuminate\Support\Facades\DB;

// ══════════════════════════════════════════════════════════════════
//  InPractice — Marketing Generic Case Seeder [14]
//  Topic: Market Research (MG-MR-07 to MG-MR-11)
//  Hub: Marketing | Layer: Generic
//  Run: php artisan db:seed --class=MarketingGenericCaseSeeder_14
// ══════════════════════════════════════════════════════════════════

class MarketingGenericCaseSeeder_14 extends Seeder
{
    public function run(): void
    {
        $this->command->info('📢 [14] Market Research — Cases 7-11 (MG-MR-07 to MG-MR-11)');

        $hub   = DB::table('hubs')->where('slug', 'marketing')->first();
        $admin = DB::table('users')->where('role', 'admin')->first();

        if (! $hub || ! $admin) {
            $this->command->error('Hub or admin not found. Run HubSeeder and AdminSeeder first.');
            return;
        }

        $hubId   = $hub->id;
        $adminId = $admin->id;
        $now     = now();

        $cases = [

            // ── MG-MR-07 ──────────────────────────────────────────
            [
                'hub_id'            => $hubId,
                'created_by'        => $adminId,
                'topic_slug'        => 'market_research',
                'topic_name_en'     => 'Market Research',
                'topic_name_ar'     => 'أبحاث السوق',
                'difficulty'        => 'beginner',
                'sort_order'        => 307,
                'status'            => 'published',
                'published_at'      => $now,
                'read_time_minutes' => 10,
                'title_en'    => 'The Research That Asked the Wrong People',
                'subtitle_en' => 'When your sample does not represent your actual market — and the decisions you make as a result',
                'situation_en' => "You are a marketing executive at **Giza Juice Co.**, an Egyptian juice and nectar brand targeting Egyptian families. Your manager asks you to conduct consumer research before launching a new low-sugar variant.\n\nYou design an online survey on Google Forms, share it via your company Instagram account and your personal WhatsApp contacts, and collect 320 responses over two weeks.\n\nYour findings:\n- 78% are interested in a low-sugar variant\n- 84% say they actively check nutritional labels\n- 71% say they would pay a 15% premium for a healthier option\n- Respondent profile: 91% have a university degree, 87% live in Cairo or Giza, average age 28\n\nYou present these findings to your marketing director. She listens carefully, then asks:\n\n*'Who actually buys our juice? And who responded to your survey?'*\n\nYou look at your actual sales data. 68% of sales come from Upper Egypt, Delta governorates, and secondary cities. The average buyer is a household decision-maker aged 35-50 with a high school education.",
                'challenge_questions_en' => json_encode([
                    "What is sampling bias — and explain precisely how your research method produced a biased sample that does not represent Giza Juice Co.'s actual customers.",
                    "Your survey found 78% interested in low-sugar and 71% willing to pay a premium. Why are these numbers almost certainly inflated — and what two research biases, beyond sampling, are also at work?",
                    "Redesign the research. How would you reach a representative sample of Giza Juice Co.'s actual buyers — and what method would you use for each geography?",
                    "Your marketing director needs a decision on the low-sugar variant within 3 weeks. You cannot run a full national study in that time. What is the minimum viable research approach that gives her credible data?",
                ]),
                'solution_en' => "## The Wrong Sample: Why Your Research Is Only As Good As Who You Asked\n\n### What Is Sampling Bias and How It Happened Here\n\nSampling bias occurs when the people who respond to your research are systematically different from the population you are trying to understand. Your research method — Instagram and personal WhatsApp — produced a sample of:\n- People who follow your brand's Instagram (already brand-engaged, urban, younger)\n- Your personal contacts (similar demographic to you — educated, urban, Cairo-based)\n\nThis sample is almost entirely composed of Cairo-based, university-educated, young professionals. Your actual customers are predominantly from Upper Egypt, Delta, and secondary cities, aged 35-50, with different educational backgrounds, income levels, and consumption behaviours.\n\nThe research answered: *'What do young urban Cairo professionals think about a low-sugar juice variant?'* It did not answer: *'What do Giza Juice Co.'s actual buyers think?'*\n\n### Two Additional Biases at Work\n\n**Social desirability bias:** When people are asked about 'healthy' options, they systematically overstate their health-consciousness. Saying 'I check nutritional labels' and 'I would pay more for healthy' is the socially acceptable answer — even from respondents who rarely do either. In real purchase situations, the healthy option consistently underperforms stated preference surveys by 20-40%.\n\n**Hypothetical bias:** 'Would you pay 15% more?' asked in a survey is meaningless without context. It costs nothing to say yes. Actual willingness-to-pay is always lower than stated willingness-to-pay. The gap between stated and revealed preference in FMCG consumer research typically ranges from 30-60%.\n\n### Redesigned Research — Reaching Actual Buyers\n\nFor a brand with 68% of sales in Upper Egypt, Delta, and secondary cities, the research must be conducted where those buyers are:\n\n**Method 1 — Intercept interviews at point of sale:**\nPost an interviewer in 6-8 supermarkets and grocery stores in Asyut, Tanta, Sohag, and a secondary Delta city. Intercept actual buyers at the juice shelf. Ask questions at the moment of purchase decision. This captures real behaviour, not aspirational self-reporting.\n\n**Method 2 — In-home usage test:**\nProvide the low-sugar prototype to 30-40 households in target geographies. Revisit after two weeks. Ask: did you finish the product? Would you buy it instead of your usual product? At what price?\n\n**Method 3 — Retailer depth interviews:**\nSpeak to 10-15 store owners and managers in target geographies. They observe buyer behaviour daily. 'When you put a low-sugar version next to the regular one, what happens?' is a question a retailer can answer from experience, not hypothetically.\n\n### Minimum Viable Research in 3 Weeks\n\nIf the decision cannot wait for a full study:\n\n1. **Week 1 — 2-day intercept study in 3 cities:** 4 interviewers, 2 cities outside Cairo (Tanta + Asyut), 1 Cairo market for comparison. Target 150 actual juice buyers. Questions: current purchase behaviour, awareness of low-sugar variants, concept reaction to a one-line description and price.\n\n2. **Week 2 — 20 in-home prototype tests:** Ship low-sugar prototype to 20 households recruited from the intercept study in non-Cairo locations. Brief follow-up call at day 7.\n\n3. **Week 3 — Analysis and decision:**\nPresent findings with explicit confidence levels: 'This is indicative, not definitive. It tells us X with reasonable confidence and Y requires further validation before investment.'\n\nThis is not perfect research — but it is honest, directional, and based on actual buyers rather than a biased convenience sample.",
                'bigger_lesson_en' => "**Research is only as valid as the people you asked.** A survey of 320 people who do not represent your market is less useful than a conversation with 20 people who do. Before designing any research, answer one question first: who actually buys this product — and can the people I am planning to reach tell me anything meaningful about that buyer? If the answer is no, the method must change before the first question is written.",
                'skills_taught_en' => json_encode([
                    'Sampling bias identification and correction',
                    'Social desirability bias in consumer research',
                    'Hypothetical vs. revealed preference gap',
                    'Point-of-sale intercept research design',
                    'Minimum viable research under time constraints',
                ]),
                'title_ar'    => 'البحث الذي سأل الأشخاص الخطأ',
                'subtitle_ar' => 'حين لا تُمثّل عينتك سوقك الفعلية — والقرارات التي تتخذها نتيجةً لذلك',
                'situation_ar' => "أنت منفذ تسويق في **شركة جيزة للعصائر**. طُلب منك إجراء بحث مستهلكين قبل إطلاق منتج عصير منخفض السكر.\n\nصممت استطلاعاً على Google Forms ونشرته عبر إنستغرام الشركة وجهات واتساب الشخصية. 320 استجابة في أسبوعَين.\n\nالنتائج:\n- 78% مهتمون بمنتج منخفض السكر\n- 71% سيدفعون علاوة 15%\n- الملف الديموغرافي: 91% جامعيون، 87% في القاهرة والجيزة، متوسط العمر 28\n\nمديرتك تسألك: *'من يشتري عصيرنا فعلاً؟ ومن أجاب على استطلاعك؟'*\n\nبيانات المبيعات تُظهر: 68% من المبيعات من صعيد مصر والدلتا والمدن الثانوية. المشتري النموذجي ربّة منزل أو صاحب قرار شراء عمره 35-50.",
                'challenge_questions_ar' => json_encode([
                    "ما تحيّز العينة — واشرح بدقة كيف أنتجت طريقة بحثك عينة منحازة لا تمثل مشتري جيزة للعصائر الفعليين؟",
                    "وجد استطلاعك 78% مهتمين و71% مستعدين لدفع علاوة. لماذا هذه الأرقام مضخّمة على الأرجح — وما تحيّزا البحث الآخران اللذان يعملان أيضاً؟",
                    "أعِد تصميم البحث. كيف تصل لعينة ممثّلة للمشترين الفعليين وما الطريقة التي ستستخدمها لكل جغرافيا؟",
                    "مديرتك تحتاج قراراً خلال 3 أسابيع. لا تستطيع إجراء دراسة وطنية كاملة في هذا الوقت. ما نهج البحث الأدنى قابلاً للتطبيق؟",
                ]),
                'solution_ar' => "## العينة الخاطئة: بحثك بجودة من سألت فحسب\n\n### تحيّز العينة وكيف حدث\n\nطريقتك — إنستغرام وواتساب الشخصي — أنتجت عينة من:\n- متابعي العلامة على إنستغرام (منخرطون حضريون أصغر سناً)\n- جهات اتصالك الشخصية (نفس ديموغرافيتك — متعلمون، حضريون، قاهريون)\n\nالبحث أجاب عن: 'ما رأي المحترفين الشباب في القاهرة في عصير منخفض السكر؟' لم يُجب عن: 'ما رأي مشتري جيزة للعصائر الفعليين؟'\n\n### تحيّزان إضافيان\n\n**تحيّز المقبولية الاجتماعية:** حين يُسأل الناس عن خيارات 'صحية' يُبالغون في الاهتمام. قول 'أفحص البطاقة الغذائية' هو الإجابة المقبولة اجتماعياً. في مواقف الشراء الفعلية، الخيار الصحي يُحقق باستمرار أداءً أدنى من استطلاعات التفضيل المُعلَن بنسبة 20-40%.\n\n**تحيّز الفرضيات:** 'هل ستدفع 15% أكثر؟' في استطلاع بلا سياق لا معنى له. لا يكلّف قول نعم شيئاً. الاستعداد الحقيقي للدفع دائماً أقل من المُعلَن. الفجوة في بحث السلع الاستهلاكية عادةً 30-60%.\n\n### البحث المعاد تصميمه\n\n**طريقة 1 — مقابلات اعتراضية عند نقطة البيع:**\nمقابل في 6-8 متاجر في أسيوط وطنطا وسوهاج ومدينة دلتا ثانوية. اعترض المشترين الفعليين عند رف العصائر.\n\n**طريقة 2 — اختبار استخدام منزلي:**\nأعطِ النموذج الأولي لـ30-40 أسرة في الجغرافيات المستهدفة. عُد بعد أسبوعَين.\n\n**طريقة 3 — مقابلات معمّقة مع تجار التجزئة:**\nأصحاب المتاجر يراقبون سلوك الشراء يومياً ويستطيعون الإجابة من التجربة لا افتراضياً.\n\n### البحث الأدنى قابل للتطبيق في 3 أسابيع\n\n1. **الأسبوع 1:** دراسة اعتراضية يومَين في 3 مدن (طنطا + أسيوط + مقارنة قاهرة) — 150 مشترٍ فعلي\n2. **الأسبوع 2:** 20 اختبار منزلي بالنموذج الأولي في مواقع غير قاهرة\n3. **الأسبوع 3:** تحليل وقرار مع مستويات ثقة صريحة",
                'bigger_lesson_ar' => "**البحث صالح بقدر صلاحية من سألت.** استطلاع 320 شخصاً لا يمثلون سوقك أقل فائدةً من محادثة مع 20 شخصاً يمثلونه. قبل تصميم أي بحث، أجب أولاً: من يشتري هذا المنتج فعلاً — والأشخاص الذين أخطط للوصول إليهم هل يستطيعون إخباري بشيء ذي معنى عن هذا المشتري؟",
                'skills_taught_ar' => json_encode([
                    'تحديد تحيّز العينة وتصحيحه',
                    'تحيّز المقبولية الاجتماعية في بحث المستهلكين',
                    'فجوة التفضيل المُعلَن مقابل المكشوف',
                    'تصميم البحث الاعتراضي عند نقطة البيع',
                    'البحث الأدنى قابل للتطبيق تحت ضغط الوقت',
                ]),
                'created_at' => $now,
                'updated_at' => $now,
            ],

            // ── MG-MR-08 ──────────────────────────────────────────
            [
                'hub_id'            => $hubId,
                'created_by'        => $adminId,
                'topic_slug'        => 'market_research',
                'topic_name_en'     => 'Market Research',
                'topic_name_ar'     => 'أبحاث السوق',
                'difficulty'        => 'intermediate',
                'sort_order'        => 308,
                'status'            => 'published',
                'published_at'      => $now,
                'read_time_minutes' => 12,
                'title_en'    => 'The Customer Who Said Yes in the Room and No at the Shelf',
                'subtitle_en' => 'Why concept testing overpredicts real purchase intent — and how to design research that gets closer to the truth',
                'situation_en' => "You are the brand manager at **Helios Food Co.**, an Egyptian FMCG company. Your team has developed three new product concepts for a premium cooking oil range. You ran a concept test with 200 respondents in Cairo.\n\nConcept test results:\n\n| Concept | Purchase Intent ('Definitely' + 'Probably' would buy) | Preference Rank |\n|---|---|---|\n| Concept A — Avocado blend oil, EGP 85 (500ml) | 67% | 1st |\n| Concept B — Extra-light olive oil, EGP 72 (500ml) | 58% | 2nd |\n| Concept C — Sunflower + vitamin E, EGP 48 (500ml) | 44% | 3rd |\n\nYour team recommends launching Concept A. The marketing director is excited.\n\nBefore signing off on production investment, you ask your research agency for historical validation data. They share an uncomfortable truth:\n\n*'In our experience across Egyptian FMCG launches, actual market penetration in the first 6 months typically runs at 20-35% of stated purchase intent in concept tests.'*\n\nIf that holds, Concept A's real purchase intent is closer to 13-23%, not 67%.",
                'challenge_questions_en' => json_encode([
                    "Why does stated purchase intent in concept tests consistently overpredict actual purchase behaviour? Identify four specific reasons the gap exists.",
                    "Your research agency says actual penetration runs at 20-35% of stated intent. Does this mean concept testing is useless — or does it have a legitimate role in the decision-making process? What is it actually measuring?",
                    "Before committing to a full launch, what additional research would you conduct to get a more reliable signal on Concept A's real market potential? Design a two-stage validation approach.",
                    "Looking at the three concepts, which one has the most defensible commercial case — and why might the lowest-scoring concept (Concept C) actually be the most commercially viable launch?",
                ]),
                'solution_en' => "## The Purchase Intent Gap: Why Survey Scores and Sales Are Different Things\n\n### Four Reasons Stated Intent Overpredicts Behaviour\n\n**Reason 1 — Social desirability in research settings:**\nSaying 'I would buy this' in a research session is a positive, engaged response that costs nothing. Saying 'I would not buy this' feels negative and unhelpful. Respondents systematically inflate positive responses in research environments — particularly when they sense the researcher wants positive feedback.\n\n**Reason 2 — Absence of competitive context:**\nIn a concept test, the respondent evaluates your product in isolation. In the real world, they evaluate it next to 15 competing products on a shelf, under time pressure, with price and packaging cues all competing for attention. The avocado oil that scores 67% in a clean research environment competes very differently when placed next to established brands at lower prices.\n\n**Reason 3 — Hypothetical money vs. real money:**\nIn a concept test, the respondent is not actually paying EGP 85. The absence of real financial commitment removes the primary barrier to stated positive intent. When real money is on the table and trade-offs with other spending are real, behaviour changes significantly.\n\n**Reason 4 — Novelty effect:**\nNew concepts benefit from the novelty halo in research. Respondents find new things interesting and rate them positively partly because they are new — not because they would actually change their purchasing behaviour. The novelty fades at the shelf when the product sits next to familiar trusted brands.\n\n### What Concept Testing Is Actually Measuring\n\nConcept testing is not measuring purchase probability. It is measuring:\n- **Relative appeal:** Concept A scores higher than Concept B — this ranking is likely to hold even if absolute scores are inflated\n- **Key driver identification:** What attributes (packaging, ingredients, price point) drive positive and negative reactions\n- **Concept clarity:** Whether the consumer understands and finds the product proposition credible\n- **Screening:** Eliminating concepts that are clearly wrong before investing in prototype development\n\nA concept test with 67% stated intent tells you: this concept is worth developing further. It does not tell you it will achieve 67% penetration.\n\n### Two-Stage Validation Approach\n\n**Stage 1 — In-home use test (IHUT):**\nRecruit 60-80 households who matched the concept test's positive responders. Give them the actual product (or closest prototype) to use at home for 2-3 weeks without telling them the price. Measure: did they use it regularly? Did it replace their current cooking oil? What would they pay for it?\n\nThe IHUT answers: does the product deliver on the promise when used in a real context?\n\n**Stage 2 — Simulated store test:**\nSet up a mock retail environment with Concept A alongside 6-8 actual competing products at their real prices. Give respondents EGP 200 in 'store credit' and let them shop freely. The product they choose with simulated real money is a much stronger predictor of actual purchase than a stated intent question.\n\nThis two-stage approach, conducted before full production investment, gives you a much more reliable signal on real market potential — typically narrowing the gap between research prediction and actual performance to 15-25% rather than 65-80%.\n\n### The Commercial Case for Each Concept\n\nConcept A (67% intent, EGP 85): highest stated intent but also highest price, most unfamiliar ingredient in the Egyptian market (avocado oil), strongest competitive pressure from imported premium oils. Real penetration estimate: 13-17%.\n\nConcept B (58% intent, EGP 72): strong intent, familiar territory (olive oil is known), moderate price premium. Real penetration estimate: 17-23%.\n\nConcept C (44% intent, EGP 48): lowest stated intent but at EGP 48 it is price-accessible, sunflower oil is the most familiar category, vitamin E is a credible functional claim. This concept faces the least behavioural gap between stated and revealed preference because the price does not require consumers to change their spending significantly.\n\nThe most commercially defensible launch may be Concept C — not because it scored highest in research, but because the barriers to trial are lowest, the volume potential at a more accessible price point is higher, and the concept requires the smallest behavioural change from the buyer.",
                'bigger_lesson_en' => "**Concept test scores are inputs to a decision, not outputs of one.** A high purchase intent score means your concept has appeal — it does not mean the market will buy it. The professional researcher uses concept test data to rank, screen, and understand drivers — then designs additional validation research to close the gap between what consumers say in a research setting and what they do at the shelf.",
                'skills_taught_en' => json_encode([
                    'Purchase intent gap analysis',
                    'Sources of concept test overstatement',
                    'In-home use test design',
                    'Simulated store test methodology',
                    'Concept commercial viability vs. research score',
                ]),
                'title_ar'    => 'العميل الذي قال نعم في الغرفة ولا عند الرف',
                'subtitle_ar' => 'لماذا اختبار المفاهيم يُفرط في التنبؤ بنية الشراء الحقيقية — وكيف تُصمّم بحثاً يقترب من الحقيقة',
                'situation_ar' => "أنت مدير علامة في **هيليوس للأغذية**، شركة سلع استهلاكية مصرية. طورت فريقك ثلاثة مفاهيم جديدة لزيت طهي متميز وأجريت اختبار مفاهيم مع 200 مستجيب في القاهرة.\n\n| المفهوم | نية الشراء | الترتيب |\n|---|---|---|\n| أ — زيت أفوكادو، 85 جنيه | 67% | الأول |\n| ب — زيت زيتون خفيف، 72 جنيه | 58% | الثاني |\n| ج — عباد الشمس + فيتامين E، 48 جنيه | 44% | الثالث |\n\nقبل توقيع الاستثمار الإنتاجي، تسأل وكالة البحث عن بيانات التحقق التاريخية. يُجيبونك:\n*'اختراق السوق الفعلي في 6 أشهر عادةً 20-35% من نية الشراء المُعلَنة.'*",
                'challenge_questions_ar' => json_encode([
                    "لماذا تُفرط نية الشراء المُعلَنة في اختبارات المفاهيم باستمرار في التنبؤ بسلوك الشراء الفعلي؟ حدد أربعة أسباب محددة للفجوة.",
                    "هل يعني هذا أن اختبار المفاهيم عديم الفائدة — أم أن له دوراً مشروعاً في عملية القرار؟ ما الذي يقيسه فعلاً؟",
                    "قبل الالتزام بإطلاق كامل، ما البحث الإضافي الذي ستُجريه للحصول على إشارة أكثر موثوقية؟ صمّم نهج تحقق ثنائي المراحل.",
                    "بالنظر للمفاهيم الثلاثة، أيها لديه الحجة التجارية الأقوى — ولماذا قد يكون المفهوم الأدنى تقييماً (ج) الأكثر قابلية تجارية للإطلاق؟",
                ]),
                'solution_ar' => "## فجوة نية الشراء: لماذا درجات الاستطلاع والمبيعات أشياء مختلفة\n\n### أربعة أسباب لإفراط التصريح في التنبؤ\n\n**الأول — المقبولية الاجتماعية:** قول 'سأشتري' في جلسة بحث لا يكلّف شيئاً. المستجيبون يُضخّمون الاستجابات الإيجابية في بيئات البحث.\n\n**الثاني — غياب السياق التنافسي:** في اختبار المفهوم يُقيَّم منتجك بمعزل. في الواقع يتنافس مع 15 منتجاً على الرف.\n\n**الثالث — المال الافتراضي مقابل الحقيقي:** غياب الالتزام المالي الحقيقي يُزيل الحاجز الأساسي للنية الإيجابية.\n\n**الرابع — تأثير الجدة:** المفاهيم الجديدة تستفيد من هالة الجدة في البحث.\n\n### ما يقيسه اختبار المفاهيم فعلاً\n\nليس احتمال الشراء. بل: الجاذبية النسبية، تحديد المحركات الرئيسية، وضوح المفهوم، والفرز (حذف المفاهيم الخاطئة بوضوح).\n\n### نهج التحقق ثنائي المراحل\n\n**المرحلة 1 — اختبار استخدام منزلي:** 60-80 أسرة تستخدم المنتج الفعلي 2-3 أسابيع. يقيس: هل يفي بالوعد في السياق الحقيقي؟\n\n**المرحلة 2 — اختبار متجر محاكاة:** بيئة تجزئة افتراضية مع المفهوم إلى جانب 6-8 منافسين بأسعار حقيقية. اعطِ المستجيبين رصيداً متجرياً وأتركهم يتسوقون بحرية. المنتج الذي يختارونه بمال افتراضي حقيقي متنبئ أقوى بكثير.\n\n### الحجة التجارية لكل مفهوم\n\n**المفهوم ج (44%، 48 جنيه)** قد يكون الأكثر قابلية تجارية — لا لأنه سجّل الأعلى في البحث، بل لأن حواجز التجربة أدنى، إمكانات الحجم بسعر أكثر سهولة أعلى، والمفهوم يتطلب أصغر تغيير سلوكي من المشتري.",
                'bigger_lesson_ar' => "**درجات اختبار المفاهيم مُدخلات لقرار لا مُخرجات منه.** درجة نية شراء عالية تعني جاذبية المفهوم — لا أن السوق سيشتريه. الباحث المحترف يستخدم بيانات اختبار المفهوم للترتيب والفرز وفهم المحركات — ثم يُصمّم بحثاً تحققياً إضافياً لتضييق الفجوة بين ما يقوله المستهلكون في البحث وما يفعلونه عند الرف.",
                'skills_taught_ar' => json_encode([
                    'تحليل فجوة نية الشراء',
                    'مصادر المبالغة في اختبارات المفاهيم',
                    'تصميم اختبار الاستخدام المنزلي',
                    'منهجية اختبار المتجر المحاكي',
                    'الجدوى التجارية للمفهوم مقابل درجة البحث',
                ]),
                'created_at' => $now,
                'updated_at' => $now,
            ],

            // ── MG-MR-09 ──────────────────────────────────────────
            [
                'hub_id'            => $hubId,
                'created_by'        => $adminId,
                'topic_slug'        => 'market_research',
                'topic_name_en'     => 'Market Research',
                'topic_name_ar'     => 'أبحاث السوق',
                'difficulty'        => 'intermediate',
                'sort_order'        => 309,
                'status'            => 'published',
                'published_at'      => $now,
                'read_time_minutes' => 12,
                'title_en'    => 'The Insight That Was Already in the Building',
                'subtitle_en' => 'Before spending on external research — learning to mine the data you already own',
                'situation_en' => "You are the marketing manager at **Qasr Al-Asal**, a chain of 18 bakeries and patisseries across Cairo and Alexandria. Annual revenue: EGP 32 million.\n\nYour CEO wants to grow revenue by 15% next year. You propose conducting a major consumer research study — focus groups, customer surveys, an external agency. Estimated cost: EGP 120,000 and 8 weeks.\n\nBefore approving the budget, your CEO asks you to come back in one week with a list of what you can learn from data you already have — before spending a pound on external research.\n\nYou have access to:\n- Point-of-sale transaction data from all 18 branches (3 years of daily data)\n- A CRM system with 42,000 loyalty card members including purchase history\n- Google Business reviews (1,840 reviews across all branches)\n- Instagram DMs and comments from the past 12 months\n- Staff feedback collected informally by branch managers\n- Delivery platform data (Talabat and Elmenus) for the last 18 months",
                'challenge_questions_en' => json_encode([
                    "Map every internal data source and identify the single most valuable business question each one can answer. What can you learn from POS data, CRM data, reviews, social media, and delivery platforms that external research cannot tell you?",
                    "Your CEO wants to grow revenue 15%. From the internal data sources available, identify three specific revenue growth opportunities you could surface without any external research spend.",
                    "You have 1,840 Google Business reviews. Design a systematic analysis of this data — how do you extract actionable insights from unstructured customer text at scale?",
                    "After mining internal data for one week, you find some questions it cannot answer. What are the three most important gaps that genuinely require external research — and what is the minimum research method to fill each gap?",
                ]),
                'solution_en' => "## The Data You Already Own: Mining Internal Intelligence Before Buying External Research\n\n### Mapping Internal Data Sources and Their Business Questions\n\n**POS transaction data (3 years, 18 branches):**\nCan answer: Which products drive the highest revenue? Which have the highest margin? What time of day and day of week does each branch peak? What is the average basket size by branch? Are there products that are always bought together (basket analysis)? Which branches are underperforming vs. their catchment area potential? What happened to sales during Ramadan, Eid, and school holidays over 3 years?\n\nCannot answer: Why customers choose competitors, what non-customers think, or unmet needs.\n\n**CRM data (42,000 loyalty members):**\nCan answer: What is the average purchase frequency? What is the distribution of CLV (a few high-frequency loyalists vs. many occasional buyers)? Which customers have not purchased in 6+ months (lapsed)? What is the repurchase rate after a first visit? Are there customer segments by product preference?\n\nCannot answer: Why lapsed customers stopped coming, or what non-loyalty-card buyers think.\n\n**Google Business reviews (1,840):**\nCan answer: What do customers compliment most? What do they complain about most? Are there branch-specific patterns? What words appear most frequently in 5-star vs. 1-star reviews? Are there seasonal patterns in sentiment?\n\nCannot answer: What non-reviewers think (only ~4% of customers write reviews).\n\n**Delivery platform data (18 months):**\nCan answer: Which products perform best in delivery vs. in-store? What are the peak delivery hours? What is the delivery customer's average order value vs. walk-in? What is the review score on delivery vs. in-store?\n\nCannot answer: Why customers choose delivery vs. walk-in.\n\n### Three Revenue Growth Opportunities from Internal Data\n\n**Opportunity 1 — Lapsed customer reactivation (CRM):**\nFilter loyalty members who purchased 3+ times in year 1 but have not purchased in the last 4 months. This is a high-value, high-probability re-engagement audience. A targeted SMS or WhatsApp campaign with a personalised offer ('We miss you — here is a free pastry with your next visit') to this segment could recover 8-15% of lapsed high-frequency customers at near-zero acquisition cost.\n\n**Opportunity 2 — Basket upsell from product pairing analysis (POS):**\nAnalyse which products are most commonly purchased together. If coffee is purchased with a croissant 68% of the time but only 12% of coffee buyers also buy a savoury item, there is an untrained bundle opportunity. A simple 'Would you like a [savoury item] with your coffee?' prompt at the counter — or a combo deal — could increase average basket size by 10-18%.\n\n**Opportunity 3 — Branch-level performance gap (POS + CRM):**\nSome branches will be underperforming their catchment area. Identify the two branches with the highest loyalty member density but the lowest revenue per member. These branches have the same customer quality as top performers but are converting less — pointing to a specific branch-level issue (staff, layout, product mix, opening hours) that can be diagnosed and fixed.\n\n### Analysing 1,840 Google Reviews\n\nDo not read them one by one. Use a systematic text analysis approach:\n\n**Step 1 — Sentiment segmentation:**\nSeparate 5-star from 1-2-star reviews. Read 100 reviews from each group.\n\n**Step 2 — Theme frequency coding:**\nCreate a simple spreadsheet. Every time a theme appears (product quality, staff, speed, cleanliness, value, parking, seating), add a tally. After 100 reviews per group, you have a frequency distribution of what drives delight and what drives disappointment.\n\n**Step 3 — Branch comparison:**\nFilter reviews by branch. Are the complaints about parking concentrated in two locations? Is the staff praise concentrated in three branches? Branch-specific patterns point to operational issues or excellence you can replicate or fix.\n\n**Step 4 — Competitive mentions:**\nSearch for competitor names in reviews. Customers who mention switching from or to a competitor are the most valuable qualitative signals about relative positioning.\n\n### Three Gaps That Require External Research\n\n**Gap 1 — Non-customer awareness and barriers:** Internal data tells you about people who already visit or have visited. It tells you nothing about the much larger group who have never visited — what they know about Qasr Al-Asal, what prevents trial, and what would attract them. Method: 30-40 intercept interviews near branches with people who did not enter.\n\n**Gap 2 — Competitor customer insight:** You know your customers. You do not know your competitors' customers — what they value, what their switching triggers are, whether they are aware of Qasr Al-Asal. Method: 20 depth interviews recruited from competitor branches.\n\n**Gap 3 — Product development direction:** Internal data shows what is selling now. It cannot tell you what categories or products customers wish existed. Method: 4 focus groups of existing high-frequency customers — 'If Qasr Al-Asal could offer anything new, what would you want?'",
                'bigger_lesson_en' => "**The most overlooked source of consumer insight in most businesses is the data they already own.** POS data, CRM records, reviews, and delivery platform data collectively contain more actionable intelligence than most custom research studies — and they reflect actual behaviour, not stated preference. The discipline of systematically mining internal data before commissioning external research is both cheaper and often more revealing. External research fills the gaps. Internal data defines what the gaps are.",
                'skills_taught_en' => json_encode([
                    'Internal data source mapping and analysis',
                    'CRM lapsed customer identification',
                    'Basket analysis for upsell opportunity identification',
                    'Unstructured text analysis of customer reviews',
                    'Defining research gaps that require external spend',
                ]),
                'title_ar'    => 'الرؤية التي كانت في المبنى بالفعل',
                'subtitle_ar' => 'قبل الإنفاق على البحث الخارجي — تعلّم استخراج البيانات التي تمتلكها بالفعل',
                'situation_ar' => "أنت مدير تسويق في **قصر العسل**، سلسلة 18 مخبزاً وحلوانياً في القاهرة والإسكندرية. إيراد سنوي: 32 مليون جنيه.\n\nرئيسك يريد نمو 15% العام القادم. تقترح دراسة بحث مستهلكين كبرى بتكلفة 120,000 جنيه و8 أسابيع.\n\nقبل الموافقة، يطلب منك العودة بعد أسبوع بقائمة ما تستطيع تعلمه من البيانات الموجودة بالفعل.\n\nلديك: بيانات معاملات نقطة البيع من 18 فرعاً (3 سنوات)، CRM بـ42,000 عضو، 1,840 تقييم على جوجل بيزنس، رسائل ومقترحات إنستغرام، بيانات منصات التوصيل لـ18 شهراً.",
                'challenge_questions_ar' => json_encode([
                    "خرّط كل مصدر بيانات داخلي وحدد السؤال التجاري الأكثر قيمةً الذي يستطيع كل منها الإجابة عنه.",
                    "رئيسك يريد نمو 15%. من المصادر الداخلية المتاحة، حدد ثلاث فرص نمو إيراد محددة دون أي إنفاق على بحث خارجي.",
                    "لديك 1,840 تقييم على جوجل بيزنس. صمّم تحليلاً منهجياً لهذه البيانات — كيف تستخرج رؤى قابلة للتنفيذ من نص غير مهيكل على نطاق واسع؟",
                    "بعد أسبوع من استخراج البيانات الداخلية، تجد أسئلة لا تستطيع الإجابة عنها. ما الثلاثة الفجوات الأكثر أهمية التي تتطلب بحثاً خارجياً فعلاً؟",
                ]),
                'solution_ar' => "## البيانات التي تمتلكها: استخراج الذكاء الداخلي قبل شراء البحث الخارجي\n\n### رسم خريطة المصادر الداخلية وأسئلتها التجارية\n\n**بيانات نقطة البيع:** أي المنتجات تدفع الإيراد؟ ما أوقات الذروة؟ ما حجم السلة المتوسطة؟ أي الفروع تؤدي دون إمكاناتها؟\n\n**بيانات CRM:** ما تكرار الشراء المتوسط؟ من العملاء المنقطعون (لم يشتروا 6+ أشهر)؟\n\n**تقييمات جوجل:** ما يُمدح وما يُشتكى منه. أنماط خاصة بالفروع.\n\n**بيانات التوصيل:** أي المنتجات أفضل أداءً في التوصيل مقابل المتجر؟\n\n### ثلاث فرص نمو من البيانات الداخلية\n\n**فرصة 1 — إعادة تفعيل العملاء المنقطعين (CRM):**\nفلتر أعضاء اشتروا 3+ مرات في السنة الأولى لكن لم يشتروا منذ 4 أشهر. حملة SMS/واتساب شخصية ('اشتقنا إليك — معجنة مجانية مع زيارتك القادمة') يمكن أن تسترد 8-15% بتكلفة اكتساب شبه صفرية.\n\n**فرصة 2 — زيادة السلة من تحليل التوليف (نقطة البيع):**\nحلّل أي المنتجات تُشترى معاً أكثر. إن كان 68% يشترون قهوة مع كرواسون لكن 12% فقط يشترون صنفاً مالحاً مع القهوة — هناك فرصة حزمة غير مستغلة.\n\n**فرصة 3 — فجوة أداء الفروع (نقطة البيع + CRM):**\nحدد الفرعَين اللذَين لديهما أعلى كثافة أعضاء ولاء لكن أدنى إيراد لكل عضو.\n\n### تحليل 1,840 تقييم جوجل\n\n1. **فرز المشاعر:** افصل 5 نجوم عن 1-2 نجوم\n2. **ترميز تكرار الموضوعات:** كل مرة يظهر موضوع (جودة، موظفون، سرعة، نظافة، قيمة) — أضف علامة. بعد 100 تقييم لكل مجموعة لديك توزيع تكرار\n3. **مقارنة الفروع:** هل الشكاوى المتعلقة بالانتظار مركّزة في موقعَين؟\n4. **إشارات المنافسين:** ابحث عن أسماء المنافسين في التقييمات\n\n### الفجوات الثلاث التي تتطلب بحثاً خارجياً\n\n1. **وعي ومعوّقات غير العملاء:** البيانات الداخلية تُخبرك عن الزوار فحسب. الطريقة: 30-40 مقابلة اعتراضية بالقرب من الفروع مع أشخاص لم يدخلوا.\n2. **رؤية عملاء المنافسين:** الطريقة: 20 مقابلة معمّقة من عملاء المنافسين.\n3. **توجيه تطوير المنتجات:** الطريقة: 4 مجموعات تركيز من العملاء ذوي التردد العالي.",
                'bigger_lesson_ar' => "**أكثر مصادر رؤية المستهلكين إهمالاً في معظم الشركات هي البيانات التي تمتلكها بالفعل.** بيانات نقطة البيع وسجلات CRM والتقييمات وبيانات التوصيل تحتوي معاً على ذكاء أكثر قابليةً للتنفيذ من معظم دراسات البحث المخصصة — وتعكس السلوك الفعلي لا التفضيل المُعلَن. البحث الخارجي يملأ الفجوات. البيانات الداخلية تُحدد ما هي الفجوات.",
                'skills_taught_ar' => json_encode([
                    'رسم خريطة مصادر البيانات الداخلية وتحليلها',
                    'تحديد العملاء المنقطعين في CRM',
                    'تحليل السلة لتحديد فرص البيع المشترك',
                    'تحليل نص غير مهيكل لتقييمات العملاء',
                    'تحديد الفجوات البحثية التي تتطلب إنفاقاً خارجياً',
                ]),
                'created_at' => $now,
                'updated_at' => $now,
            ],

            // ── MG-MR-10 ──────────────────────────────────────────
            [
                'hub_id'            => $hubId,
                'created_by'        => $adminId,
                'topic_slug'        => 'market_research',
                'topic_name_en'     => 'Market Research',
                'topic_name_ar'     => 'أبحاث السوق',
                'difficulty'        => 'advanced',
                'sort_order'        => 310,
                'status'            => 'published',
                'published_at'      => $now,
                'read_time_minutes' => 14,
                'title_en'    => 'The Ethnography That Changed the Brief',
                'subtitle_en' => 'When observational research reveals a consumer truth that surveys could never have found',
                'situation_en' => "You are the insights director at **Nour Personal Care**, a leading Egyptian personal care manufacturer. Your team is developing a new range of hair care products for Egyptian women with natural hair. You have already run two rounds of quantitative research — surveys with 600 respondents each.\n\nThe survey findings suggest:\n- 76% say their primary hair concern is frizz control\n- 68% say they want products that make their hair 'look neat and professional'\n- 71% say they prefer 'lightweight' formulations\n- When asked about their hair care routine: average reported time = 18 minutes\n\nYour product development team has briefed an R&D team to develop a lightweight anti-frizz serum based on these findings.\n\nBefore finalising the brief, your research director suggests a two-week ethnographic study — observing 20 women in their homes during their actual hair care routines.\n\nThe ethnographic findings contradict almost everything the surveys said:\n- Observed routine time: average 47 minutes (not 18)\n- 14 of 20 women use 6 or more products in sequence\n- The 'lightweight' preference coexists with heavy product application in practice\n- Women describe wanting hair to 'look neat' — but observe that they style their hair in ways that enhance natural texture, not suppress it\n- The real anxiety is not frizz — it is the fear of hair that 'looks like they did not try'",
                'challenge_questions_en' => json_encode([
                    "The survey said 18 minutes. Observation found 47 minutes. The survey said lightweight. Observation found heavy application. How do you explain these contradictions — and what does this tell you about the limitations of self-reported survey data for personal care research?",
                    "The real anxiety is 'hair that looks like they did not try' — not frizz. How is this a fundamentally different consumer insight — and how would a product and communication brief built on this insight differ from one built on the frizz-control finding?",
                    "Ethnographic research is expensive and slow — 20 women over two weeks. Make the business case for why it was worth doing before finalising a product development brief. What would have happened if the R&D team had proceeded based on survey findings alone?",
                    "Not every research question requires ethnography. Design a decision framework for when qualitative observational research is necessary versus when quantitative surveys are sufficient.",
                ]),
                'solution_en' => "## The Ethnography Advantage: Finding the Truth That Surveys Cannot Reach\n\n### Why the Survey Said 18 Minutes and Observation Found 47\n\nSelf-reported survey data about routines, habits, and time use is systematically inaccurate for a specific reason: respondents do not consciously observe their own behaviour with precision. They report a simplified, idealised, or socially acceptable version of what they do.\n\n18 minutes is the time a respondent *thinks* they spend — or the time they would like to believe they spend, because 47 minutes feels excessive or vain. The social acceptability of 'I spend 18 minutes on my hair' versus 'I spend 47 minutes' shapes the answer, even in an anonymous survey.\n\nThe 'lightweight' preference is a similar phenomenon: consumers have absorbed the messaging from the market (serums, oils, and lightweight products are heavily marketed as premium and sophisticated) and report back the category language. But in practice, heavy application of multiple products is the actual behaviour. The survey captures the aspiration. Ethnography captures the reality.\n\n### The Different Consumer Insight — and Why It Changes Everything\n\n**Survey insight:** Consumers want frizz control → product brief: lightweight anti-frizz serum.\n\n**Ethnographic insight:** The real anxiety is hair that looks like you did not try → the consumer need is confidence and social presentation, not a technical hair property.\n\nThis is a fundamentally different brief because:\n\n**Product development implication:** A frizz-control serum addresses a physical property. A 'looks intentional' product addresses a feeling. The formulation brief shifts from 'minimise frizz' to 'delivers a defined, deliberate finish that signals effort and care.' These may produce different product chemistries, different application experiences, and different finish types.\n\n**Communication implication:** A frizz-control campaign shows before/after hair transformation — technical, functional. A 'looks intentional' campaign shows a woman walking into a room with confidence — emotional, identity-based. The visual language, the casting, the copy, and the media environment would all change.\n\n**Brand positioning implication:** The frizz-control market is crowded. The 'confidence in how I present myself' market is a brand territory with more emotional depth and more defensible differentiation.\n\n### The Business Case for the Ethnographic Study\n\nCost of the ethnographic study: approximately EGP 80,000-120,000 and 4 weeks.\nCost of the R&D development and launch preparation based on wrong brief: EGP 3-5 million and 18 months.\nCost of a product launch that misses the actual consumer need: the full launch investment plus the opportunity cost of 18 months.\n\nThe ethnographic study revealed that the survey-derived brief was based on what consumers say they want rather than what they actually do and feel. Proceeding without it would have produced a technically correct product (anti-frizz, lightweight) that addressed the wrong emotional need.\n\nA product can be functionally excellent and commercially fail because it solves the wrong problem. The ethnography identified the right problem before the R&D investment was made. That is its value.\n\n### Decision Framework: When to Use Observational Research vs. Surveys\n\n**Use observational research when:**\n- The behaviour you are researching is habitual or unconscious — people cannot accurately report what they do automatically\n- The category has strong social desirability effects — beauty, diet, parenting, financial behaviour\n- You are trying to understand the emotional and social context of a behaviour, not just its frequency\n- You are briefing product development — the product must fit into a real-life usage context, not a hypothetical one\n- Previous survey research has produced surprising or internally inconsistent findings\n\n**Surveys are sufficient when:**\n- You need to quantify the size of a known behaviour or preference\n- You are measuring awareness, recall, or stated preference across a large sample\n- You are tracking changes in attitudes over time\n- The behaviour is simple, conscious, and easy to report accurately\n- You need statistically projectable data at market level",
                'bigger_lesson_en' => "**Surveys tell you what people think they do. Observation tells you what they actually do.** For personal care, food, and any category where behaviour is habitual, emotionally loaded, or socially influenced, the gap between these two is often large enough to change the product brief entirely. The best research programmes use both — surveys to quantify and map, ethnography to understand and reveal. The insight that changes a brief almost always comes from observation, not a questionnaire.",
                'skills_taught_en' => json_encode([
                    'Ethnographic research design and application',
                    'Self-report bias in survey data',
                    'Translating consumer observation into product and communication briefs',
                    'Quantitative vs. qualitative research decision framework',
                    'The business case for upfront qualitative investment',
                ]),
                'title_ar'    => 'الإثنوغرافيا التي غيّرت الموجز',
                'subtitle_ar' => 'حين يكشف البحث الملاحظاتي حقيقة مستهلك لم يكن بإمكان الاستطلاعات العثور عليها أبداً',
                'situation_ar' => "أنت مدير الرؤى في **نور للعناية الشخصية**، شركة عناية شخصية مصرية رائدة. فريقك يطور مجموعة جديدة لرعاية شعر المرأة المصرية الطبيعي.\n\nأجريت جولتَين من البحث الكمي — استطلاعات مع 600 مستجيبة.\n\nالنتائج: 76% يقلن إن اهتمامهن الرئيسي هو التحكم في التجعد. 68% يردن منتجات تجعل شعرهن 'يبدو مرتباً ومحترفاً'. وقت الروتين المُبلَّغ عنه: 18 دقيقة.\n\nقبل إتمام الموجز، تقترح مديرة البحث دراسة إثنوغرافية أسبوعَين — مراقبة 20 امرأة في منازلهن.\n\nالنتائج الإثنوغرافية تتعارض مع كل شيء:\n- وقت الروتين المُلاحَظ: 47 دقيقة (لا 18)\n- 14 من 20 يستخدمن 6+ منتجات بالتسلسل\n- تفضيل 'الخفيف' يتعايش مع تطبيق منتجات كثيفة\n- القلق الحقيقي ليس التجعد — بل الخوف من شعر 'يبدو كأنهن لم يحاولن'",
                'challenge_questions_ar' => json_encode([
                    "الاستطلاع قال 18 دقيقة. الملاحظة وجدت 47. كيف تفسر هذه التناقضات — وما الذي تُخبرك به عن محدودية البيانات الذاتية في بحث العناية الشخصية؟",
                    "القلق الحقيقي 'شعر يبدو كأنهن لم يحاولن' — لا التجعد. كيف هذه رؤية مستهلك مختلفة جوهرياً — وكيف سيختلف موجز المنتج والتواصل المبني عليها؟",
                    "البحث الإثنوغرافي مكلف وبطيء. قدّم حجة الأعمال لسبب استحقاقه قبل إتمام موجز تطوير المنتج. ماذا كان سيحدث لو تابع فريق R&D بناءً على نتائج الاستطلاع فقط؟",
                    "ليس كل سؤال بحثي يتطلب إثنوغرافيا. صمّم إطار قرار لمتى يكون البحث الملاحظاتي ضرورياً مقابل كفاية الاستطلاعات الكمية.",
                ]),
                'solution_ar' => "## ميزة الإثنوغرافيا: إيجاد الحقيقة التي لا تستطيع الاستطلاعات الوصول إليها\n\n### لماذا الاستطلاع قال 18 دقيقة والملاحظة وجدت 47\n\nبيانات الاستطلاعات الذاتية عن العادات والوقت غير دقيقة بشكل منهجي: المستجيبون لا يراقبون سلوكهم الخاص بدقة. يُبلّغون عن نسخة مبسّطة أو مثالية أو مقبولة اجتماعياً.\n\n18 دقيقة هو الوقت الذي تعتقد أنها تُنفقه — أو ما تودّ الاعتقاد. 47 دقيقة يبدو مبالغاً فيه. تفضيل 'الخفيف' ظاهرة مماثلة: المستهلكون استوعبوا رسائل السوق ويُبلّغون عن لغة الفئة لا سلوكهم الفعلي.\n\n### رؤية المستهلك المختلفة ولماذا تُغيّر كل شيء\n\n**رؤية الاستطلاع:** يردن التحكم في التجعد → موجز المنتج: سيروم مضاد للتجعد خفيف الوزن.\n\n**رؤية الإثنوغرافيا:** القلق الحقيقي شعر يبدو كأنهن لم يحاولن → الحاجة هي الثقة والتقديم الاجتماعي لا خاصية شعر تقنية.\n\nهذا موجز مختلف جوهرياً:\n- **تطوير المنتج:** الموجز ينتقل من 'تقليل التجعد' إلى 'إعطاء تشطيب محدد ومتعمد يُشير للجهد والعناية'\n- **التواصل:** حملة 'التحكم في التجعد' تُظهر تحول الشعر — تقني. حملة 'يبدو متعمداً' تُظهر امرأة تدخل الغرفة بثقة — عاطفي وهوياتي\n- **تموضع العلامة:** سوق التجعد مزدحم. سوق 'الثقة في تقديمي لنفسي' أعمق عاطفياً وأكثر قابلية للدفاع\n\n### حجة الأعمال للدراسة الإثنوغرافية\n\nتكلفة الدراسة: 80,000-120,000 جنيه و4 أسابيع.\nتكلفة R&D والتحضير للإطلاق بناءً على موجز خاطئ: 3-5 مليون جنيه و18 شهراً.\n\nمنتج يمكن أن يكون ممتازاً وظيفياً ويفشل تجارياً لأنه يحل المشكلة الخاطئة. الإثنوغرافيا حددت المشكلة الصحيحة قبل استثمار R&D. هذه قيمتها.\n\n### متى تستخدم البحث الملاحظاتي مقابل الاستطلاعات\n\n**استخدم البحث الملاحظاتي حين:**\n- السلوك المدروس اعتيادي أو لا واعٍ\n- للفئة تأثيرات مقبولية اجتماعية قوية (تجميل، نظام غذائي، تربية)\n- تُوجز تطوير منتج يجب ملاءمته للاستخدام الحقيقي\n- أنتجت الاستطلاعات السابقة نتائج مفاجئة أو غير متسقة\n\n**تكفي الاستطلاعات حين:**\n- تحتاج تحديد كمية لسلوك أو تفضيل معروف\n- تقيس الوعي أو التذكر عبر عينة كبيرة\n- تتبع تغيرات في المواقف عبر الوقت",
                'bigger_lesson_ar' => "**الاستطلاعات تُخبرك بما يعتقد الناس أنهم يفعلونه. الملاحظة تُخبرك بما يفعلونه فعلاً.** للعناية الشخصية والغذاء وأي فئة حيث السلوك اعتيادي أو محمّل عاطفياً أو متأثر اجتماعياً، الفجوة بين الاثنَين غالباً كبيرة بما يكفي لتغيير الموجز كلياً. أفضل البرامج البحثية تستخدم كليهما — الاستطلاعات للتحديد الكمي والخرائط، الإثنوغرافيا للفهم والكشف.",
                'skills_taught_ar' => json_encode([
                    'تصميم وتطبيق البحث الإثنوغرافي',
                    'تحيّز التقرير الذاتي في بيانات الاستطلاع',
                    'ترجمة ملاحظات المستهلك لموجزات منتج وتواصل',
                    'إطار قرار البحث الكمي مقابل النوعي',
                    'حجة الأعمال للاستثمار النوعي المبكر',
                ]),
                'created_at' => $now,
                'updated_at' => $now,
            ],

            // ── MG-MR-11 ──────────────────────────────────────────
            [
                'hub_id'            => $hubId,
                'created_by'        => $adminId,
                'topic_slug'        => 'market_research',
                'topic_name_en'     => 'Market Research',
                'topic_name_ar'     => 'أبحاث السوق',
                'difficulty'        => 'advanced',
                'sort_order'        => 311,
                'status'            => 'published',
                'published_at'      => $now,
                'read_time_minutes' => 14,
                'title_en'    => 'The Research That Arrived Too Late',
                'subtitle_en' => 'When the business made the decision before the research came back — and how to prevent research from becoming a post-hoc justification',
                'situation_en' => "You are the head of consumer insights at **Masria Telecom**, one of Egypt's major mobile operators. Your company is preparing to launch a new unlimited data plan targeting young urban Egyptians aged 18-28.\n\nThe marketing team briefed your research team eight weeks ago to conduct a pricing study — testing four price points and measuring demand elasticity.\n\nFive weeks ago, under pressure from the commercial team and the CEO, the marketing director approved the launch at EGP 149/month without waiting for the research to complete.\n\nThe launch has already happened. It has been live for three weeks.\n\nToday, your research team delivers the completed pricing study. The findings:\n- The optimal price point is EGP 129/month — delivering 23% higher volume at only 9% lower revenue per subscriber\n- At EGP 149, the plan is priced above the sweet spot — estimated 18% lower adoption than the EGP 129 scenario\n- The EGP 129 price would have generated an estimated EGP 4.2 million more in first-year revenue due to higher volume\n\nThe marketing director asks you: *'What do we do with this now?'*",
                'challenge_questions_en' => json_encode([
                    "The research arrived after the decision was already made. Identify three ways the research is still valuable — even though it cannot change the launch price. What actions can it inform now?",
                    "The real problem is structural: the business made a major pricing decision without waiting for research it had already commissioned. Diagnose why this happened — and what does it reveal about how research is positioned in the organisation?",
                    "Design a research governance model that prevents this from happening again. What are the rules for when research must be completed before a go/no-go decision — and who enforces them?",
                    "The marketing director is under pressure and considering repricing the plan to EGP 129 three weeks after launch. What is your advice — and what research would you commission now to inform that decision?",
                ]),
                'solution_en' => "## When Research Arrives Too Late: Salvage, Diagnosis, and Prevention\n\n### Three Ways the Research Is Still Valuable\n\n**Value 1 — Informing the next pricing decision:**\nThe plan will need to be repriced, bundled, or repositioned at some point — either because of competitive pressure or lifecycle management. The pricing elasticity data is valid regardless of the launch price chosen. When that moment comes, the research provides a foundation that does not need to be rebuilt.\n\n**Value 2 — Informing the acquisition campaign:**\nThe research identified that the EGP 149 price is above the sweet spot. This means the marketing team needs to work harder to justify the price — the communication campaign must lead with more compelling value articulation to overcome the price barrier. 'Unlimited data, unlimited possibility' needs stronger supporting proof than it would at EGP 129.\n\n**Value 3 — Establishing the repricing case:**\nIf the adoption metrics at week 4-6 confirm the research prediction (lower than expected uptake at EGP 149), the research provides the evidence base for a repricing decision. This is not a post-hoc justification — it is using the research to make a data-informed course correction.\n\n### Why This Happened — The Research Positioning Problem\n\nThe commercial team pressured for a launch date. The CEO approved it. The marketing director complied. The research was effectively bypassed.\n\nThis reveals a structural problem: **research in this organisation is treated as a support function, not a decision gate.** The implicit hierarchy is: commercial pressure > CEO timeline > research schedule.\n\nThis happens in organisations where:\n- Research is briefed at the same time as production decisions are being made, not before\n- The research team has no authority to flag or escalate a decision being made before research completes\n- Leadership treats research as validation for decisions already made, not as inputs to decisions being made\n- There is no formal process linking research completion to go/no-go decision milestones\n\n### Research Governance Model\n\n**Rule 1 — Research classification at briefing:**\nWhen a research brief is raised, classify it as: Type A (decision-critical — no go/no-go without research completion), Type B (decision-informing — can proceed with interim findings), Type C (post-launch tracking — does not gate decision).\n\nPricing studies for major product launches are always Type A.\n\n**Rule 2 — Timeline alignment at briefing:**\nThe research timeline is agreed at briefing alongside the commercial timeline. If the commercial team needs a decision in 6 weeks and the research takes 8 weeks, this conflict is surfaced at week 0 — not week 7.\n\n**Rule 3 — Escalation authority:**\nThe head of consumer insights has the right — and the obligation — to formally escalate in writing when a Type A decision is being made before research completes. The escalation goes to the CMO and CEO. It does not block the decision — but it creates a documented record that the decision was made against research guidance.\n\n**Rule 4 — Post-decision accountability:**\nWhen a Type A decision is made without research, the decision-maker commits to a 90-day review against the research predictions. If the predictions prove accurate (as they have here), the governance model is strengthened. If they prove inaccurate, the research methodology is reviewed.\n\n### Should the Plan Be Repriced to EGP 129?\n\n**Advice: do not reprice within the first 60 days.**\n\nRepricing a newly launched product three weeks after launch signals: the company mispriced, the company is reactive, and the price cannot be trusted. This damages brand confidence and signals to customers who already subscribed at EGP 149 that they paid too much — creating a complaints and churn risk.\n\n**What to do instead:**\n\n1. Allow the plan to run for 60 days and collect real adoption data. Compare actual week 4 and week 8 acquisition numbers against the internal target.\n\n2. If adoption is tracking 15%+ below target (consistent with the research prediction), commission a rapid 2-week price perception study among the target segment — not theoretical price testing but actual feedback from people who were exposed to the plan and did not subscribe. This validates the research finding with a real post-launch sample.\n\n3. At 60 days, present a repricing case to the CEO: actual adoption shortfall vs. target, validation from post-launch price perception study, revenue modelling showing EGP 129 vs. EGP 149 at current adoption trajectory. A repricing decision made at 60 days with this evidence is defensible. A repricing decision made at week 3 based on pre-launch research is reactive and reputationally damaging.",
                'bigger_lesson_en' => "**Research that arrives after the decision has been made is not useless — but it is far less valuable than research that shaped the decision.** The root cause of late research is almost never a slow research process. It is an organisational culture where commercial timelines are treated as fixed and research timelines are treated as negotiable. Fixing this requires research to be embedded as a decision gate — not a nice-to-have — and for research leaders to have the authority and the obligation to escalate when that gate is being bypassed.",
                'skills_taught_en' => json_encode([
                    'Salvaging value from post-decision research',
                    'Research governance model design',
                    'Research positioning as decision gate vs. support function',
                    'Repricing decision framework after launch',
                    'Price elasticity research application',
                ]),
                'title_ar'    => 'البحث الذي وصل متأخراً',
                'subtitle_ar' => 'حين اتخذت الشركة القرار قبل عودة البحث — وكيف تمنع البحث من أن يصبح تبريراً بأثر رجعي',
                'situation_ar' => "أنت رئيس رؤى المستهلكين في **مصريا للاتصالات**. شركتك أطلقت للتو خطة بيانات جديدة بـ149 جنيه شهرياً.\n\nقبل ثمانية أسابيع، أوجز فريق التسويق بحثاً لاختبار أربع نقاط سعرية. قبل خمسة أسابيع، وتحت ضغط الفريق التجاري، وافق مدير التسويق على الإطلاق بـ149 جنيه دون انتظار اكتمال البحث.\n\nاليوم، بعد ثلاثة أسابيع من الإطلاق، يُسلّم فريق البحث دراسة التسعير المكتملة:\n- النقطة السعرية المثلى 129 جنيه — تحقق حجماً أعلى 23% بإيراد أقل 9% فقط لكل مشترك\n- عند 149 جنيه: اعتماد متوقع أقل بـ18% من سيناريو 129 جنيه\n- سعر 129 جنيه كان سيولّد 4.2 مليون جنيه إيراداً إضافياً في السنة الأولى بسبب الحجم الأعلى\n\nيسألك مدير التسويق: *'ماذا نفعل بهذا الآن؟'*",
                'challenge_questions_ar' => json_encode([
                    "وصل البحث بعد اتخاذ القرار بالفعل. حدد ثلاث طرق لا يزال البحث فيها قيّماً — رغم أنه لا يستطيع تغيير سعر الإطلاق. ما الإجراءات التي يستطيع إعلامها الآن؟",
                    "المشكلة الحقيقية هيكلية: الشركة اتخذت قراراً تسعيرياً مهماً دون انتظار بحث كانت قد كلّفت به بالفعل. شخّص لماذا حدث هذا — وما الذي يكشفه عن كيفية تموضع البحث في المنظمة؟",
                    "صمّم نموذج حوكمة بحثية يمنع تكرار هذا. ما القواعد لمتى يجب اكتمال البحث قبل قرار الانطلاق/عدم الانطلاق؟",
                    "مدير التسويق تحت ضغط ويفكر في إعادة تسعير الخطة لـ129 جنيه بعد ثلاثة أسابيع من الإطلاق. ما نصيحتك — وما البحث الذي ستكلّف به الآن لإعلام هذا القرار؟",
                ]),
                'solution_ar' => "## حين يصل البحث متأخراً: الإنقاذ والتشخيص والوقاية\n\n### ثلاث طرق لا يزال البحث فيها قيّماً\n\n**القيمة 1 — إعلام قرار التسعير القادم:** بيانات مرونة التسعير صالحة بصرف النظر عن سعر الإطلاق المختار. حين يأتي وقت إعادة التسعير أو التجميع، البحث يوفر أساساً لا يحتاج إعادة بناء.\n\n**القيمة 2 — إعلام حملة الاكتساب:** البحث حدّد أن 149 جنيه فوق النقطة المثلى. يحتاج الفريق التسويقي العمل بجدية أكبر لتبرير السعر — التواصل يجب أن يقود بتبرير قيمة أقوى.\n\n**القيمة 3 — تأسيس حجة إعادة التسعير:** إن أكدت مؤشرات الاعتماد في الأسبوع 4-6 تنبؤ البحث (اعتماد أقل من المتوقع)، البحث يوفر قاعدة الأدلة لقرار إعادة التسعير.\n\n### لماذا حدث هذا — مشكلة تموضع البحث\n\nيكشف عن مشكلة هيكلية: **البحث في هذه المنظمة يُعامَل كوظيفة دعم لا بوابة قرار.** الهرمية الضمنية: الضغط التجاري > جدول الرئيس التنفيذي > جدول البحث.\n\n### نموذج حوكمة البحث\n\n**القاعدة 1 — تصنيف البحث عند الإيجاز:**\n- النوع أ (حاسم للقرار): لا انطلاق/عدم انطلاق بدون اكتمال البحث\n- النوع ب (مُعلِم للقرار): يمكن المضي مع نتائج مبدئية\n- النوع ج (تتبع ما بعد الإطلاق): لا يُشكّل بوابة\n\nدراسات التسعير للإطلاقات الرئيسية دائماً من النوع أ.\n\n**القاعدة 2 — توافق الجداول الزمنية عند الإيجاز:**\nيُتفق على الجدول الزمني للبحث جنباً إلى جنب مع الجدول التجاري. إن كان الفريق التجاري يحتاج قراراً في 6 أسابيع والبحث يستغرق 8، هذا التعارض يُطرح في الأسبوع صفر لا الأسبوع السابع.\n\n**القاعدة 3 — صلاحية التصعيد:**\nرئيس رؤى المستهلكين له الحق — والالتزام — بالتصعيد رسمياً كتابةً حين يُتخذ قرار من النوع أ قبل اكتمال البحث.\n\n### هل تُعيد تسعير الخطة لـ129 جنيه؟\n\n**النصيحة: لا تُعِد التسعير في أول 60 يوماً.**\n\nإعادة تسعير منتج حديث الإطلاق بعد 3 أسابيع تُشير لـ: الشركة أخطأت في التسعير، وهي تتفاعل، والسعر غير موثوق. هذا يضرّ بثقة العلامة ويُشير للمشتركين الحاليين بـ149 جنيه بأنهم دفعوا أكثر.\n\n**بدلاً من ذلك:**\n\n1. اتركها تعمل 60 يوماً واجمع بيانات الاعتماد الحقيقية\n2. إن كان الاعتماد أقل بـ15%+ من الهدف، كلّف دراسة تصور سعرية سريعة من مشترين محتملين لم يشتركوا\n3. عند 60 يوماً، قدّم حجة إعادة التسعير بالأدلة: قصور الاعتماد الفعلي + التحقق من الدراسة اللاحقة للإطلاق + نمذجة الإيراد. قرار إعادة التسعير عند 60 يوماً مع هذه الأدلة قابل للدفاع. عند 3 أسابيع بدونها — تفاعلي وضار بالسمعة.",
                'bigger_lesson_ar' => "**البحث الذي يصل بعد اتخاذ القرار ليس عديم الفائدة — لكنه أقل قيمة بكثير من البحث الذي شكّل القرار.** السبب الجذري للبحث المتأخر ليس العملية البحثية البطيئة في الغالب. بل ثقافة مؤسسية حيث الجداول التجارية تُعامَل كثابتة والجداول البحثية كقابلة للتفاوض. الحل تضمين البحث كبوابة قرار — لا مجرد اختياري مرغوب فيه.",
                'skills_taught_ar' => json_encode([
                    'استخراج قيمة من البحث اللاحق للقرار',
                    'تصميم نموذج حوكمة البحث',
                    'تموضع البحث كبوابة قرار مقابل وظيفة دعم',
                    'إطار قرار إعادة التسعير بعد الإطلاق',
                    'تطبيق بحث مرونة السعر',
                ]),
                'created_at' => $now,
                'updated_at' => $now,
            ],

        ]; // end $cases

        DB::table('cases')->insert($cases);
        $this->command->info('  ✅ Market Research: 5 cases inserted (MG-MR-07 to MG-MR-11)');
    }
}
