Dans la mesure où les tests à variables multiples, tout comme les tests A/B, ne sont mis en œuvre que lorsque le site Web, l’application ou la boutique sont en ligne, ils présentent, par rapport aux tests d’utilisabilité qui prennent place durant la phase de développement d’un projet, l’avantage de réunir un très grand nombre d’utilisateurs. On parle alors de méthode d’étude quantitative. Bien que la réalisation de tests à variables multiples semble très complexe, elle est facilitée grâce à de nombreux outils. Il en va de même pour les différentes pages de test qui sont configurées rapidement et mises en œuvre dans le projet Web grâce à des snippets JavaScript. Les résultats sont visibles en temps réel dans des tableaux clairs, de sorte que l’on peut facilement déterminer quelle combinaison annonce le plus de succès.
À l’inverse de l’A/B testing, le multivariate testing n’est pas limité à deux versions comparatives mais est, en principe, illimité. Ceci permet de faciliter considérablement la vérification d’éléments plus nombreux, mais fournit également à l’observateur qualifié des connaissances détaillées sur la façon dont les différents éléments interagissent. En effet, les résultats des tests à variables multiples ne révèlent pas seulement si chacune des combinaisons a un effet positif ou négatif sur le taux de conversion, mais fournissent une illustration concrète, qui s’appuie sur des statistiques, de quels types de composants contribuent au succès d’un projet Web en général. Les connaissances acquises lors du multivariate testing peuvent donc jouer un rôle essentiel dans le développement de futurs projets.
Pour s’assurer que les résultats de tests à variables multiples sont fiables, un trafic élevé est toutefois indispensable, simplement car ils sont souvent distribués en au moins quatre versions de test différentes, parfois plus. Ce type de test peut également poser problème lorsqu’au moins une des versions testées n’a pas d’influence sur le taux de conversion, en particulier en ce qui concerne l’interprétation des résultats. Dans un tel cas de figure, le multivariate testing peut s’avérer un mauvais choix, qui complique inutilement le processus d’évaluation par rapport à un simple test A/B.