**Контекст:** Задание с собеса в growth-команду маркетплейса. Был проведён A/B-тест промо-email: контроль не получал, тест получал. Email стоит 2₽ на отправку. Нужно определить, каким сегментам юзеров выгодно слать email, каким — нет (даже при положительном общем lift).
**Данные:**
[см. код в задании]
**Задание:**
1. Для каждого сегмента посчитать uplift: разница в конверсии (и выручке) между treatment и control.
2. Определить, на каких сегментах email **экономически оправдан**: маржа от дополнительных покупок > стоимости отправки.
3. Сделать таблицу-рекомендацию: `segment, control_cr, treatment_cr, uplift_cr, incremental_revenue_per_user, email_cost, net_value_per_user, recommendation`.
pandas uplift ab-test causal-inference marketing