Da Multivariate-Tests – wie A/B-Tests – erst ausgeführt werden, wenn die Website, die App oder der Shop bereits online ist, haben sie gegenüber Usability-Tests, die in der Entwicklungsphase des Projekts stattfinden, den Vorteil einer viel größeren Anzahl an Testnutzern. Daher spricht man auch von quantitativen Erhebungsmethoden. Obwohl die Durchführung multivariater Tests äußerst komplex erscheint, ist sie dank der verschiedenen Tools relativ einfach. So sind die verschiedenen Testseiten schnell konfiguriert und per JavaScript-Code-Snippet im Webprojekt implementiert. Die Ergebnisse werden in Echtzeit in übersichtlichen Tabellen visualisiert, sodass sich problemlos feststellen lässt, welche Kombinationen den größten Erfolg versprechen.
Anders als A/B-Testing ist Multivariate Testing nicht auf zwei Vergleichsversionen beschränkt, sondern prinzipiell ohne Limitierung. Das erleichtert die Überprüfung mehrerer verschiedener Elemente ungemein und gewährt dem geschulten Beobachter darüber hinaus übergreifende Erkenntnisse über das Zusammenspiel der verschiedenen Komponenten. Denn die Zahlen der Multivariate-Tests verraten nicht nur, welche Zusammenstellungen sich in einem einzelnen Fall negativ bzw. positiv auf die Conversion-Rate auswirken; sie vermitteln daneben auch ein konkretes, statistisch belegtes Bild darüber, welche Komponenten auf welche Art und Weise zum allgemeinen Erfolg eines Webprojekts beitragen. Das beim Multivariate Testing gewonnene Wissen kann somit auch eine große Rolle bei der Entwicklung zukünftiger Projekte spielen.
Damit die Resultate eines Multivariate-Tests allerdings die gewünschte Aussagekraft besitzen, ist ein durchgängig hoher Traffic unabdingbar – allein schon deshalb, weil dieser auf mindestens vier und oftmals noch mehr Testexemplare verteilt wird. Ein weiteres Problem des Testverfahrens äußert sich immer dann, wenn eine oder mehrere der getesteten Variablen keinerlei Einfluss auf das Conversion-Ziel besitzen – insbesondere wenn es um die Interpretation der Ergebnisse geht. Hier kann Multivariate Testing sich schnell als falsche Wahl herausstellen, die den Evaluationsprozess im Gegensatz zu einem einfachen A/B-Test unnötig verkompliziert.