I takt med att samhället digitaliseras och webbaserade företag allt mer inser vikten av användarvänlighet söker människor bekvämligheter och högre krav på den digitala upplevelsen. Syftet med studien var att utveckla kunskap om och förståelse för hur faktorer inom användarupplevelse kan påverka köpintentionen i ett köpflöde, och huruvida detta kan resultera i ökad kundtillfredsställelse inom e-handel. Vidare var syftet att empiriskt påvisa hur gränssnittsmönster kan gynna en köpintention och därmed skapa en ökad kundtillfredsställelse. I tillägg till att införskaffa den mer substantiella kunskapen om detta område hade studien även som syfte att ta fram ett gränssnitt som gjorde det möjligt att påvisa resultatet av studien. För att besvara frågeställningen utfördes en kvalitativ och en kvantitativ undersökning med två urvalsgrupper. Utöver datainsamling utfördes även en litteraturstudie vars syfte var att presentera relevant forskning inom området. Teorin IS Success model användes i studien, där de sex faktorerna som mäter prestandan för informationssystem har använts och analyserats. Där påvisades att informationskvalitet, systemkvalitet och servicekvalitet påverkar användarintentionen, användningen samt kundtillfredsställelsen. Detta i sin tur påverkar systemets nytta vilket återigen påverkar kundtillfredsställelsen samt om upplevelsen är positiv eller negativ. Om webbplatsen erbjuder kvalitet i form av ovan nämnda variabler kan det resultera i ett upplevt flöde vilket i sin tur resulterar i tillfredsställelse. God systemnytta och användarupplevelse kan då bidra till att en användare upplever ett flöde vilket i sin tur kan resultera i en köpintention. Resultatet av studien visar på att ett optimerat köpflöde kan åstadkommas genom att ta fram gränssnittsmönster som är baserade på användaren samt deras behov och önskemål i den aktuella kontexten. För att uppnå ett upplevt flöde på en e-handel krävs att användaren inte avbryts i sin koncentration, som orsakas av att gränssnittet inte är tydligt för användaren. Detta i sin tur är en direkt påverkan på köpintentionen. Studien resulterade i ett gränssnitt som kunde påvisa en mätbar ökning av kundtillfredsställelse, vilket besvarade frågeställningen. / As society is becoming more digitalized and web-based, companies increasingly understand the importance of user-friendliness. From a user’s perspective they are looking for amenities and have higher expectations with their digital experience. The purpose of this study was to develop knowledge and understanding of how factors in user experience can influence the purchase intention within a purchase flow, and whether this can result in increased customer satisfaction in e-commerce. Furthermore, the purpose was to empirically demonstrate how interface designs can favor a purchase intention and thus create increased customer satisfaction. In addition to acquiring the more substantial knowledge about this area, the study also aimed to develop an interface that made it possible to demonstrate the results of the study.   To answer the research question, a qualitative and a quantitative survey was conducted with two sample groups. In addition to data collection, a literature study was also conducted with the aim of presenting relevant research within the area. The IS Success model theory has been used in the study where the six factors that measure the performance of information systems have been used and analyzed. It was shown that information quality, system quality, and service quality affect user’s objectives and customer satisfaction. This, in turn, affects the benefits of the system, which affects customer satisfaction and whether the experience is positive or negative. If the site offers quality in the form of the aforementioned variables, then it can result in a perceived flow which in turn leads to a satisfactory experience. Good system utility and user experience can contribute to the user experiencing a flow which may result in a purchase intention. The results of the study showed that an optimized purchase flow can be achieved by developing user-based interface patterns as well as their needs and desires in the current context.   To achieve a perceived flow in an e-commerce, the user must not be interrupted to help maintain their concentration, which is disrupted if the interface is not clear to the user. This in turn has a direct impact on the purchase intention. The study resulted in an interface that proves a measurable increase in customer satisfaction, which ultimately answered the hypothesis.

Online payment purchase flows are designed to be as effective and smooth as possible in regards to the user experience. The user is in the center of this process, who, to a certain degree decides whether the purchase eventually will be placed. What is left up to the payment provider is the process of enabling an effective purchase flow where information needs to be collected for various purposes. To design these purchase flows as efficiently as possible, this research investigates if and how consumer purchase behavior can be predicted. Which algorithms perform the best at modeling the outcome and what kind of underlying features can be used to model the outcome? The features are graded in regard to their feature importance to see how and how much they affect the best-performing model. To investigate consumer behavior, the task was set up as a supervised binary classification problem to model the outcome of user purchase sessions. Either the sessions result in a purchase or they do not. Several automatic machine learning (also referred to as automated machine learning) frameworks were considered before the choice of using H2O AutoML because of its historical performance on other supervised binary classification problems. The dataset contained information from user sessions relating to the consumer, the transaction, and the time when the purchase was initiated. These variables were either in a numerical or categorical format and were then evaluated using the SHAP importance metric as well as an aggregated SHAP summary plot, which describes how features are affecting the model. The results show that the Distributed Random Forest Algorithm performed the best, generating a 26 percentage points improvement in accuracy, predicting whether a session will be converted into a purchase from an undersampled baseline of 50%. Furthermore two of the most important features according to the model were categorical features related to the intersection of consumer and transaction information. Another time-based categorical variable also proved to be important in the model prediction. The research also shows that automatic machine learning has come a long way in the pre-processing of variables, enabling the developer of the models to more efficiently deploy these kinds of machine learning problems. The results echo some earlier findings confirming the possibility of predicting consumer purchase behavior and in particular, the outcome of a purchase flow consumer session. This implies that payment providers hypothetically could use these kinds of insights and predictions in the development of their flows, to individually cater to specific groups of consumers, enabling a more efficient and personalized payment flow. / Köpflöden för onlinebetalningar är utformade för att vara så effektiva och smidiga som möjligt med avseende på användarupplevelsen. I processen står användaren i centrum, som delvis avgör om köpet i slutändan konverteras eller ej. Det som är upp till betalningsleverantören är möjliggörandet av ett effektivt köpflöde där information behöver samlas in för olika ändamål. För att utforma dessa köpflöden så effektivt som möjligt undersöker detta arbete om och hur konsumenters köpbeteende kan förutsägas. Vilka algoritmer fungerar bäst på att modellera resultatet och vilken typ av underliggande attribut kan användas för att modellera resultatet? Dessa attribut graderas med avseende på deras relevans (feature importance) för att se hur och hur mycket de faktiskt påverkar den bäst presterande modellen. För att undersöka konsumentbeteendet sattes uppgiften upp som ett övervakat binärt klassificeringsproblem för att modellera resultatet av användarnas sessioner. Antingen resulterar sessionerna i ett köp eller så gör de det inte. Flera ramverk för automatisk maskininlärning övervägdes innan valet att använda H2O AutoML på grund av dess historiska prestanda på andra övervakade binära klassificeringsproblem. Dataunderlaget innehöll information från användarsessioner som rör konsumenten, transaktionen och tidpunkten då köpet påbörjades. Dessa variabler var antingen i ett numeriskt eller kategoriskt format och utvärderades sedan med hjälp av SHAP-viktighetsmåttet (SHAP Feature Importance) såväl som ett aggregerat SHAP-diagram, som beskriver hur de olika attributen påverkar modellen. Resultaten visar att Distributed Random Forest algoritmen presterade bäst, genererade en förbättring på 26 procentenheter i noggrannhet (accuracy), i prediktionen av ifall en session omvandlas till ett köp eller ej, baserat på ett undersamplat dataset med en baslinje på 50%. Dessutom var två av de viktigaste attributen enligt modellen kategoriska attribut relaterade till skärningspunkten mellan konsument- och transaktionsinformation. En annan tidsbaserad kategorisk variabel visade sig också vara viktig i prediktionen. Arbetet visar också att automatisk maskininlärning har kommit långt i förbearbetningen av variabler, vilket gör det möjligt för utvecklaren av modellerna att mer effektivt distribuera den här typen av maskininlärningsproblem. Resultaten återspeglar tidigare insikter som bekräftar möjligheten att förutsäga konsumenternas köpbeteende och i synnerhet resultatet av en konsumentsession i ett köpflöde. Detta innebär att betalningsleverantörer hypotetiskt skulle kunna använda denna typ av insikter och förutsägelser i utvecklingen av sina flöden, för att individuellt tillgodose specifika grupper av konsumenter, vilket möjliggör ett ännu mer effektivt och skräddarsytt betalningsflöde.