Results and Conclusions - Resultados y Conclusiones

EN:
This report presents an exploratory analysis of purchasing habits on the Instacart platform, based on a set of real data that has been modified for educational purposes. The objective was to identify patterns of behaviour in user orders and generate actionable recommendations based on the results.

The analysis began with the loading and exploration of five tables reflecting different aspects of the Instacart ordering system. Subsequently, a cleaning process was carried out that included correcting data types, treating missing values in the time between orders variable, and removing duplicate records. With the data ready for analysis, visualisations and calculations were generated to answer a series of specific questions related to user behaviour.

The results identified that the busiest hours on the platform are between 10:00 and 16:00, with a peak in orders on Sundays and Mondays. In addition, a strong regularity in purchase frequency was observed, with intervals of 7, 14 and 30 days being the most common, suggesting structured and predictable consumption habits on the part of users.

In terms of the most popular products, bananas stand out as the best-selling item and also the most frequently reordered. This trend is repeated with other basic organic products, confirming that users use the platform to restock essential items. These same products are often the first to be added to the shopping cart, reinforcing their priority in the customer's routine.

From a segmentation perspective, the analysis revealed the existence of two large groups of users: those who place few orders, possibly new or sporadic users, and a group of loyal customers who have placed more than 50 orders. Likewise, a clear distinction was identified between those who buy different products each time and those who tend to repeat the same items, the latter being a key group for loyalty strategies.

Based on these findings, several recommendations are proposed to optimise Instacart's operations. Among them, the need to reinforce logistics during peak hours and days, implement incentives to balance the load during off-peak hours, and improve the user experience through tools that facilitate the repurchase of regular products stands out. It is also suggested to ensure the stock of the most popular products and consider subscription models that capitalise on the recurring behaviour already identified.

Taken together, the results of the analysis provide a solid basis for strategic decision-making aimed at improving operational efficiency, increasing customer satisfaction and strengthening user retention on the platform.


ES:
Este informe presenta un análisis exploratorio de los hábitos de compra en la plataforma Instacart, basado en un conjunto de datos reales y previamente modificado para fines educativos. El objetivo fue identificar patrones de comportamiento en los pedidos de los usuarios y generar recomendaciones accionables a partir de los resultados.

El análisis comenzó con la carga y exploración de cinco tablas que reflejan distintos aspectos del sistema de pedidos de Instacart. Posteriormente, se realizó un proceso de limpieza que incluyó la corrección de tipos de datos, el tratamiento de valores ausentes en la variable de tiempo entre pedidos y la eliminación de registros duplicados. Con los datos listos para el análisis, se procedió a generar visualizaciones y cálculos para responder una serie de preguntas específicas relacionadas con el comportamiento de los usuarios.

Los resultados permitieron identificar con claridad que las horas de mayor actividad en la plataforma se concentran entre las 10:00 y las 16:00 horas, con un pico de pedidos durante los domingos y lunes. Además, se observó una fuerte regularidad en la frecuencia de compra, siendo los intervalos de 7, 14 y 30 días los más comunes, lo que sugiere hábitos de consumo estructurados y predecibles por parte de los usuarios.

En cuanto a los productos más populares, la banana destaca como el artículo más vendido y también como el más reincorporado en nuevos pedidos. Esta tendencia se repite con otros productos orgánicos básicos, lo que confirma que los usuarios utilizan la plataforma para reabastecerse de artículos esenciales. Estos mismos productos suelen ser los primeros añadidos al carrito de compras, lo cual refuerza su carácter prioritario en la rutina del cliente.

Desde una perspectiva de segmentación, el análisis reveló la existencia de dos grandes grupos de usuarios: aquellos que realizan pocos pedidos, posiblemente usuarios nuevos o esporádicos, y un grupo de clientes leales que supera los 50 pedidos registrados. Asimismo, se identificó una clara distinción entre quienes compran productos diferentes en cada ocasión y quienes tienden a repetir los mismos artículos, siendo estos últimos un grupo clave para las estrategias de fidelización.

A partir de estos hallazgos, se proponen varias recomendaciones para optimizar las operaciones de Instacart. Entre ellas, se destaca la necesidad de reforzar la logística durante las horas y días de mayor demanda, implementar incentivos para equilibrar la carga en horas de baja actividad, y mejorar la experiencia de usuario mediante herramientas que faciliten la recompra de productos habituales. También se sugiere asegurar el stock de los productos más populares y considerar modelos de suscripción que capitalicen el comportamiento recurrente ya identificado.

En conjunto, los resultados del análisis ofrecen una base sólida para la toma de decisiones estratégicas orientadas a mejorar la eficiencia operativa, aumentar la satisfacción del cliente y fortalecer la retención de usuarios en la plataforma.