Reaksjonene som er beskrevet over kan unngås ved å foreta et felteksperiment. Imidlertid blir denne metoden sjelden benyttet p.g.a. tids- og kostnadsfaktoren, samt problemer ved å beherske alle "forstyrrelser" i omgivelsene (Blom, Framnes & Thøme-87). Eksperimentet kan gå ut på å sette ned prisen i et geografisk begrenset område, introdusere nye varianter i mindre områder, bruke en begrenset gruppe forretninger, teste to forskjellige annonser i samme avis (split-run test) osv.

Selv om felteksperimenter er mye bruket til testmarkedsføring, er ikke metoden uproblematisk. Har man f.eks. "hele Norge" som målgruppe og ønsker å teste ut et nytt produkt i et mindre geografisk område, for å finne ut om det er lønnsomt å lansere produktet i hele landet, må man finne et representativt område. Hvis ikke er det ikke mulig å generalisere resultatene fra testområdet til hele landet. Men hvor finner man så et representativt område ? Erfarne markedsanalytikere bruker ofte Kjølling kommune i Vestfold som testområde, da det ofte har vist seg at resultatene fra denne kommunen lar seg generaliseres for hele landet.

Velger man å foreta en split - run  test (f.eks. en annonse trykkes i 50% av opplaget mens enn annen annonse trykkes i de siste 50%) for å finne ut hvilken annonse som gir størst effekt, må man sørge for at opplaget ikke blir distribuert skjevt. Sendes alle avisene som annonse A står i til Østkanten, mens alle avisene med annonse B havner på Vestkanten, blir ikke resultatene representative. Dette fordi det vil være store forskjeller i testgruppene. Eksperimentene krever at testgruppene er 100% identiske for at resultatet skal være gyldig. Det må m.a.o. havne like mange aviser med annonse A som B til vestkanten for at eksperimentet skal oppfylle kravet til validitet.

Eksperimentet må bestå av en testgruppe og kontrollgrupper for at resultatene skal være pålitelige.

Det som særegner metoden, er dens realisme. Dvs. at det er den eneste metoden som f.eks. gjør det mulig å teste virkningen av ulike markedstiltak på et tilnærmet realistisk måte. Det er imidlertid også en rekke problemer forbundet med denne metoden. Det første er å finne representative eksperiment- og kontrollutvalg, samt lage situasjonen så realistisk at resultatene kan overføres til hele markedet. Bl.a. vil et realistisk eksperiment ofte være avhengig av hvordan konkurrentene og andre eksterne interessegrupper reagerer. Dersom de overhode ikke reagerer i det utvalgte testmarkedet, vil man kunne få falske forventninger m.h.t. rekkevidden av tiltakene. På en annen side dersom konkurrentene svarer på testkampanjen med f.eks. en drastisk prisreduksjon i testområdet, vil dette kunne gi et feilaktig negativt bilde av testen. Følgelig vil det aldri være mulig å fullt ut erstatte teft og god konkurransekjennskap med felteksprimenter.

Avhengig av om eksperimentet er et kvasi-ekspriment eller ikke, vil eksperimentet gå ut på å trekke et utvalg som blir delt inn i to like grupper. En eksperiment gruppe og en kontrollgruppe. Kontrollgruppen gir vi et "narre" stimuli, mens eksperiment gruppen mottar det "ekte" stimuli. Deretter ser vi etter om eksperiment gruppen har hatt en fremgang i forhold til kontroll gruppen eller ikke. Ønsker vi f.eks. å finne ut om et spesielt medikament kurerer en sykdom, trekker vi et utvalg som vi deler inn i to grupper. Den ene gruppen får det nye medikamentet som vi ønsker å teste, den andre gruppen får en "narrepille" som i virkeligheten ikke er noe annet enn et sukkertøy. Etter en tid ser vi om eksperimentgruppen har blitt "friskere" enn kontrollgruppen.

Velger man å gjennomføre et kvasi - eksperiment bruker man ikke en kontrollgruppe, og man mangler full kontroll over testsituasjonen eller er bundet i gjennomføringen.