Debido a que el multivariate testing se lleva a cabo, al igual que los tests A/B, cuando la página web, la aplicación o la tienda ya están online, tienen la ventaja de llegar a un número superior de usuarios, a diferencia de los tests de usabilidad que se realizan en la fase de desarrollo del proyecto. En este sentido se puede hablar de métodos cuantitativos de recopilación de datos. Aunque la realización de tests multivariante resulta sumamente compleja, esta se hace algo más sencilla gracias a diversas herramientas diseñadas a tal efecto. De esta manera, las diferentes páginas de prueba se pueden configurar rápidamente e implementar en el proyecto web mediante fragmentos de código de JavaScript. Asimismo, los resultados se visualizan en tiempo real en una tabla bien definida para que se pueda averiguar sin problemas cuáles son las combinaciones más prometedoras.
Al contrario de los tests A/B, el multivariate testing no se limita a tan solo dos versiones comparativas, sino que en principio no hay ningún límite establecido. Esto facilita la revisión de diversos elementos y proporciona resultados generales a los observadores sobre la interacción de los diferentes componentes. De ahí se deduce que los tests multivariante no solo revelan información sobre las combinaciones que pueden repercutir de manera negativa o positiva en la tasa de conversión, sino que proporcionan una imagen concreta, estática y completa de qué componentes contribuyen y de qué manera al éxito global de los proyectos web. Los conocimientos adquiridos durante la realización de los tests multivariable también pueden convertirse en un factor de peso a la hora de desarrollar proyectos futuros.
Para que los resultados del multivariate testing tengan el valor informativo deseado, es indispensable tener un tráfico elevado de manera continuada, sobre todo porque este será distribuido al menos por cuatro o más ejemplares de prueba. Otro de los problemas que se plantean en este procedimiento de prueba siempre se manifiesta cuando una o varias de las variables analizadas no tienen ninguna influencia en la conversión que se quiere alcanzar, sobre todo en lo referente a la interpretación de los resultados. En este sentido se puede llegar a la conclusión errónea de que los tests multivariante complican innecesariamente el proceso de evaluación, a diferencia de los sencillos tests A/B.