IPA分析法優點在于其模型直觀形象、清晰、易于讀者理解等，缺點在于IPA分析法的假設前提是重要性與滿意度兩個維度上的變量相互獨立并與受訪者的總體感知呈線性相關。

然而在現實調查中，受訪者的評價一般為主觀感受，其重要性評價和滿意度評價很難成為互相獨立的變量。

傳統的IPA分析法所要求的假設條件一般很難滿足，得出的要素象限分布并非總能找到合理的解釋。其次，IPA分析法要求受訪者對同一問題需要做出兩次判斷，當問卷題量較大時，訪問時間則成倍增長，訪問質量有可能下降。

由于傳統的IPA分析法的局限，因此，國外學者在傳統IPA分析法的基礎上，對該方法進行了優化，如在2007年Deng提出IPA分析法的修正，對其統計學進行了優化；還有基于三角模糊評價理論為基礎的Fuzzy-IPA等。