Was ist Make

Make ist eine cloudbasierte Plattform für visuelle Automatisierung, früher bekannt als Integromat. Für Unternehmer ist es ein Weg, manuelle Datenübertragung zwischen Diensten loszuwerden - Bestellungen, Lager, Berichte - überall dort, wo ein Prozess mehrere Schritte und Bedingungen hat statt einer einzelnen Aktion. Technisch bauen Sie Szenarien aus Modulen: Daten kommen aus Gmail, CRM oder Webhook, durchlaufen Filter und Verzweigungen und gehen zu Slack, Google Sheets, Notion oder einem anderen Dienst. Im Folgenden - was das Tool ist, was es kostet, wie es funktioniert und worin es sich von Zapier und n8n unterscheidet.

Was ist dieses Projekt

Make (vor 2022 - Integromat) ist eine SaaS-Plattform für No-Code/Low-Code-Automatisierung, 2012 in Tschechien gegründet. Celonis übernahm das Unternehmen 2020, 2022 wurde das Produkt in Make umbenannt und rebranded. Heute ist es einer der Hauptkonkurrenten von Zapier bei visuellen Integrationen: über 1000 Apps, Millionen Szenarien und Fokus auf komplexes Daten-Routing.

Die Idee ähnelt n8n und Zapier, die Begriffe sind eigen. Bei Zapier heißt es „Zap“, bei n8n „Workflow“, bei Make Szenario - ein Graph aus Modulen. Jedes Modul ist eine Aktion: Zeile lesen, HTTP senden, JSON transformieren, Flow verzweigen. Verbindungen zwischen Modulen zeigen den Datenfluss; der visuelle Editor erinnert an ein Flussdiagramm.

Make läuft nur in der Cloud - es gibt keine Self-Hosted-Version. Das ist ein Plus für Teams ohne DevOps und ein Minus für alle, die volle Datenkontrolle auf dem eigenen Server brauchen.

Warum das für Unternehmer wichtig ist

Für Unternehmer ist Make keine eigenständige Technologie, sondern ein Weg, manuelle Arbeit dort loszuwerden, wo Daten mehrere Schritte und Prüfungen durchlaufen müssen, bevor sie am richtigen Ort landen: Bestellung - Lagerprüfung - Rechnung - Kundenmail - Buchhaltungseintrag.

Beispiel: Ein Onlineshop bearbeitet 300 Bestellungen im Monat. Ein Mitarbeiter prüft manuell den Bestand, erstellt die Rechnung und schreibt dem Kunden - etwa 10 Minuten pro Bestellung, also rund 50 Stunden im Monat. Bei 12 $/Stunde sind das etwa 600 $ im Monat manuelle Arbeit. Ein Make-Szenario mit ein paar Bedingungen und API-Aufrufen passt in einen Tarif für 20-30 $/Mo - das Abo amortisiert sich schon im ersten Monat.

Das bringt es dem Unternehmen:

• Kein Entwickler für komplexe Logik nötig - Router und Iterator ersetzen Bedingungen und Schleifen, die sonst in Code geschrieben werden müssten.
• Weniger Fehler bei mehrstufigen Prozessen - jeder Schritt des Szenarios läuft gleich ab, ohne übersehene Prüfungen oder menschliche Unachtsamkeit.
• Transparente Kosten mit dem Wachstum - der Tarif wird nach Operationen abgerechnet, der Verbrauch ist im Dashboard sichtbar, das Monatsbudget lässt sich im Voraus planen.
• Schnellere Reaktion bei bedingten Ereignissen - eine Bestellung, ein Ticket oder ein Lead landet sofort im richtigen Zweig, statt auf manuelle Sortierung zu warten.

Was vor dem Abo zu bedenken ist: Iterator multipliziert die Anzahl der Operationen mit der Anzahl der Array-Elemente, bei hohem Volumen kann die Rechnung schneller wachsen als erwartet; alle Daten laufen über die Make-Cloud - wichtig für regulierte Branchen; und sehr komplexe Geschäftslogik ist im Code oft günstiger als aus Dutzenden Modulen zusammengesetzt. Der Abschnitt „Für wen Make geeignet ist“ unten hilft einzuschätzen, ob das Ihr Fall ist.

Wie ein Szenario aufgebaut ist

Vereinfacht: Ein Szenario ist eine Pipeline, in die am Eingang Daten aus einem Dienst kommen und am Ausgang ein fertiges Ergebnis in einem anderen steht; was dazwischen passiert, beschreiben die Schritte unten.

Ein Make-Szenario besteht aus:

• Trigger - Einstieg: Webhook, Zeitplan, neue E-Mail, Event in Airtable, Stripe usw.
• Modules - Verarbeitungsschritte: Filter, Router, Iterator, Aggregator, HTTP, JSON-Parser.
• Connections - Linien zwischen Modulen; sie transportieren Bundles - Datenpakete mit benannten Feldern.

Daten in Make sind Bundles (ein Datenpaket mit Feldern, z. B. eine Tabellenzeile oder eine E-Mail), kein Item-Array wie in n8n. Jedes Modul erhält ein oder mehrere Bundles, verarbeitet und gibt weiter. Für Batch nutzt man Iterator - er teilt ein Array in Einzelelemente und führt jedes in seinem Zweig aus.

Ausdrücke und Feld-Mapping erfolgen in der visuellen Oberfläche: Klick auf ein Feld des vorherigen Moduls und Einfügen ins nächste. Für komplexe Logik gibt es eingebaute Functions - ähnlich Tabellenformeln - plus JSON-Modul zum Parsen und Aufbauen ohne separaten Code.

Router ist eine Stärke von Make: Ein Datenstrom kann bedingt in mehrere Zweige aufgeteilt werden, ohne den Trigger zu duplizieren. Filter verwirft unnötige Bundles vor teuren API-Aufrufen - wichtig bei operationsbasierter Abrechnung.

Zentrale Funktionen

Integrationen

Über 1000 fertige Apps: Google Workspace, Slack, Notion, HubSpot, Shopify, Stripe, Telegram, Airtable, OpenAI, Anthropic und Hunderte mehr. Ohne fertigen Connector - HTTP und Webhook für jede REST-API. Make unterstützt OAuth für die meisten SaaS ohne manuelle Token-Konfiguration.

Data Store

Data Store - eingebauter Key-Value-Speicher in Make. Nützlich für Zwischenzustand: Zähler, ID-Cache, Event-Deduplizierung, einfache Warteschlangen zwischen Läufen. Für leichte stateful Logik keine externe DB nötig.

Fehlerbehandlung

Jedes Modul hat konfigurierbare Error Handler: ignorieren, mit Verzögerung wiederholen, Fallback-Zweig. In Production-Szenarien reduziert das das Risiko, dass die ganze Kette wegen eines API-Timeouts still ausfällt.

Vorlagen und Teams

Templates - fertige Szenarien von Community und Make-Team. Teams zum Teilen von Szenarien, Credentials und Ordnern in der Organisation. Organizations - Enterprise mit SSO und zentraler Abrechnung.

KI-Module

Make hat Module für OpenAI, Anthropic, Google Gemini und andere LLM-Anbieter. Typische Pipeline: eingehender Webhook - Textklassifikation via GPT - Router nach Kategorie - Schreiben in verschiedene Tabellen oder Antwort an den Kunden.

Make vs Zapier und n8n

Zapier - schneller Start für lineare „wenn A, dann B“-Szenarien. Make - stärker bei vielen Verzweigungen, JSON und Batch ohne Code. n8n - bei Self-Hosting, unbegrenzten Webhooks auf eigener Hardware und voller Datenkontrolle.

Für wen Make geeignet ist

Make passt gut zu Szenarien wie:

• Marketing und Sales Ops - Lead aus Formular - Anreicherung via Clearbit oder HTTP - HubSpot - Slack.
• E-Commerce - Shopify-Bestellung - Lagerprüfung - Rechnung - Kundenmail - Sync mit Buchhaltung.
• Content und Medien - RSS - Keyword-Filter - Post in Social und Notion.
• Support - Zendesk-Ticket - Klassifikation via LLM - Routing ans richtige Team.
• Mittlere Teams ohne DevOps - visuelle Automatisierung out of the box ohne Server-Administration oder festen Entwickler.

Weniger geeignet, wenn Daten nicht in fremder Cloud liegen dürfen, Self-Hosting Pflicht ist oder das Operations-Volumen bei knappem Budget sehr hoch ist - dann ist n8n auf dem eigenen VPS oft günstiger.

Erste Schritte

Minimaler Weg:

1. Registrierung auf make.com - kostenloser Tier mit Operations-Limit.
2. Szenario erstellen: Trigger wählen (z. B. Webhooks - Custom webhook).
3. Verarbeitungsmodul - Tools - Set variable oder JSON - Parse JSON.
4. Aktion - Slack - Create a message oder Google Sheets - Add a row.
5. Run once, Test-Request an Webhook-URL, Feld-Mapping prüfen.
6. Scheduling aktivieren oder Szenario für Echtzeit-Trigger aktiv lassen.

Für Production: Error Handler auf kritischen Modulen, Filter vor kostenpflichtigen APIs, Operations im Dashboard beobachten. Credentials in der Organisation, nicht im Privatkonto eines ausscheidenden Mitarbeiters.

Dokumentation: help.make.com. Aktive Community - Make-Forum und Vorlagen in der Galerie.

Fazit

Make ist eine reife Cloud-Plattform für visuelle Automatisierung mit starkem Fokus auf Routing, Batch-Verarbeitung und JSON. Sie liegt zwischen einfachem Zapier und flexiblem Self-Host-n8n: mehr Kontrolle über den Datenfluss als bei linearen Zaps, ohne eigenen Server.

Wenn Ihre Integrationen Ketten mit Bedingungen, Iteratoren und mehreren APIs ohne dedizierten Backend-Entwickler sind - lohnt sich Make oft durch schnelle Erstellung und Übersicht des gesamten Szenarios auf einem Bildschirm.

Für Unternehmer ist die entscheidende Frage nicht „welche Module hat Make“, sondern was eine Stunde manueller mehrstufiger Bearbeitung im Unternehmen kostet und ob sich ein nach Operationen abgerechneter Tarif lohnt. Bei Szenarien mit Bedingungen, Schleifen und mehreren Diensten lautet die Antwort fast immer Ja, und das Abo amortisiert sich in den ersten Wochen.

Wenn Sie Hilfe bei Entwicklung, KI-Einführung oder Website-Betreuung für Ihr Projekt brauchen - schreiben Sie mir.

Häufig gestellte Fragen

Sind Make und Integromat dasselbe?

Ja. Integromat wurde 2022 unter Celonis in Make umbenannt. Funktionalität gleich: Szenarien, Module, Operationen. Alte Links wandern nach make.com; Integromat in Artikeln oder Kursen meint das heutige Make.

Was kostet Make?

Es gibt einen Free-Plan mit begrenzten Operationen pro Monat - genug zum Experimentieren. Bezahlpläne ab etwa $9/Mo (Core), skaliert nach Operationen und Laufhäufigkeit. Jedes Modul zählt meist als eine Operation; Iterator multipliziert mit Elementanzahl. Für ein Unternehmen bedeutet das: Die Kosten sind am Anfang planbar, aber die Rechnung wächst mit der Skalierung - vorher lohnt es sich, das Szenario im Testmodus laufen zu lassen und den realen Verbrauch in History zu prüfen.

Muss man programmieren können, um mit Make zu arbeiten?

Nein, für die meisten Szenarien: Module, Trigger und Feld-Mapping werden per Klick in der visuellen Oberfläche gewählt. Für Sonderfälle - individuelle HTTP-Header, nicht-triviale JSON-Zusammensetzung - hilft ein Grundverständnis von REST-APIs und Datenstrukturen, ein eigener Entwickler ist aber meist nicht nötig. Eigener Code wird nur gebraucht, wenn die Logik über das hinausgeht, was Router, Iterator und das JSON-Modul abdecken.

Worin ist Make besser als Zapier?

Make ist stärker bei komplexen Szenarien: Router, Iterator, Aggregator, visuelles JSON-Mapping, Data Store. Zapier ist einfacher für Einsteiger und schneller bei „ein Trigger - eine Aktion“. Zapier hat auf höheren Tarifen Paths, aber Makes visuelles Modell ist von Anfang an für nicht-lineare Flows gebaut. Beim Preis für einfache Szenarien hängt es von Schritten und Operationen ab - Make oft besser bei Batch, Zapier bei seltenen linearen Zaps.

Kann man Make self-hosten?

Nein. Make ist nur SaaS. Daten und Ausführung laufen in Makes Infrastruktur (Cloud). Bei Self-Hosting und voller Kontrolle - n8n oder eigene Skripte. Make wählt man, wenn Time-to-Market und kein DevOps wichtiger sind als lokale Datenspeicherung.

Ist es sicher, API-Keys in Make zu speichern?

Credentials werden verschlüsselt gespeichert und an Organisation oder Konto gebunden. Empfehlungen: Teams/Organizations, rollenbasierter Zugriff, Szenarien mit Credentials nicht extern teilen, 2FA am Konto, bei Webhook-Triggern Signatur oder Secret im ersten Filter prüfen. Bei sensiblen Daten (personenbezogene Daten, Finanzen) DPA und Speicherregion mit Unternehmensrichtlinie abgleichen - Make verarbeitet als Auftragsverarbeiter in Ihrem Namen.

Begriffe in diesem Artikel

CRM — Customer Relationship Management

Zapier — SaaS that connects apps with no-code automations — SaaS, das Apps per No-Code-Automation verbindet

n8n — open-source workflow automation platform — Open-Source-Plattform für Workflow-Automatisierung

no-code — building apps with visual tools, little or no programming — Apps mit visuellen Tools kaum ohne Programmieren bauen

DevOps — Development and Operations

router — routes requests or dialog turns

dashboard — metrics/status panel

pipeline — sequence of processing stages

Airtable — spreadsheet-database hybrid for lightweight apps — Hybrid aus Tabelle und DB für leichte Apps

HubSpot — CRM and marketing platform for inbound growth — CRM- und Marketingplattform für Inbound-Wachstum

stateful — keeps session or workflow state between requests — hält Sitzungs- oder Prozesszustand zwischen Requests

OAuth — Open Authorization

SaaS — Software as a Service

fair-code — source-available license with commercial use limits — Quellcode sichtbar, kommerzielle Nutzung eingeschränkt

SSO — Single Sign-On

self-hosting — running software on your own servers — Betrieb von Software auf eigenen Servern

GPT — Generative Pre-trained Transformer

webhooks — HTTP callbacks when events happen — HTTP-Rückrufe bei Ereignissen

e-commerce — online selling of goods or services — Online-Verkauf von Waren oder Dienstleistungen

sales ops — operations that support the sales process

production — live environment serving real users — Live-Umgebung mit echten Nutzern

LLM — Large Language Model

VPS — Virtual Private Server

time-to-market — how fast a product reaches customers — wie schnell ein Produkt zu Kunden kommt

2FA — Two-Factor Authentication — Zwei-Faktor-Authentifizierung

DPA — Data Processing Agreement