Make란 무엇이며 Zapier와 어떻게 다른가
Make(구 Integromat)는 시각적 자동화 플랫폼으로, 드래그 앤 드롭 방식의 직관적인 인터페이스로 복잡한 워크플로우를 구축할 수 있습니다. Zapier와 유사한 서비스이지만, 더 복잡한 로직과 데이터 변환을 지원하며, 시각적 편집기를 통해 워크플로우의 전체 흐름을 한눈에 파악할 수 있다는 차별점이 있습니다.
Make의 가장 큰 장점은 가격 경쟁력과 유연성입니다. 무료 플랜에서 1,000회의 작업(Operation)을 제공하며, 유료 플랜은 월 9달러(10,000회)부터 시작합니다. Zapier의 동일 수준 플랜보다 약 50-70% 저렴하면서도 더 많은 기능을 제공합니다.
Make는 1,500개 이상의 앱과 서비스를 지원하며, HTTP/Webhook 모듈을 통해 API가 있는 거의 모든 서비스와 연동이 가능합니다. OpenAI, Claude 등의 AI 모듈도 제공하여, AI 기반 자동화 워크플로우를 쉽게 구축할 수 있습니다.
Make의 핵심 기능과 활용법
Make의 시나리오 편집기는 노드 기반의 시각적 인터페이스를 제공합니다. 각 앱 모듈을 캔버스에 배치하고 연결선으로 데이터 흐름을 정의합니다. 이를 통해 복잡한 분기 로직, 반복(Iterator), 집계(Aggregator), 에러 처리 등을 시각적으로 설계할 수 있어, 전체 워크플로우의 구조를 한눈에 파악할 수 있습니다.
라우터(Router) 기능은 하나의 데이터를 여러 경로로 분기시킬 수 있습니다. 예를 들어 고객 문의가 접수되면, 문의 유형에 따라 기술 지원팀, 영업팀, 고객 서비스팀으로 각각 다른 처리를 하는 워크플로우를 하나의 시나리오로 구현할 수 있습니다.
Make의 데이터 스토어(Data Store) 기능은 외부 데이터베이스 없이도 워크플로우 내에서 데이터를 저장하고 조회할 수 있게 해줍니다. 처리한 항목 목록, 설정값, 임시 데이터 등을 저장하여 더 정교한 자동화를 구현할 수 있습니다.
Make vs Zapier 상세 비교
가격: Make가 동일 사용량 기준으로 50-70% 저렴합니다. Zapier의 스타터 플랜(월 19.99달러, 750회)에 비해 Make의 코어 플랜(월 9달러, 10,000회)은 실행 횟수 대비 가격이 크게 유리합니다. 대량의 자동화를 운영할수록 Make의 가격 장점이 두드러집니다.
사용 편의성: Zapier는 더 직관적이고 학습 곡선이 낮습니다. 비기술적 사용자도 30분 내에 첫 자동화를 만들 수 있습니다. Make는 초기 학습에 1-2시간이 더 필요하지만, 익숙해지면 더 복잡한 로직을 효율적으로 구현할 수 있습니다.
연동 앱 수: Zapier(6,000+)가 Make(1,500+)보다 많습니다. 하지만 Make의 HTTP 모듈로 API가 있는 서비스는 모두 연동 가능하므로, 실제로는 Make도 거의 모든 서비스를 지원합니다.
결론적으로 간단한 자동화와 비기술 사용자에게는 Zapier가, 복잡한 워크플로우와 대량 자동화를 운영하는 기술적 사용자에게는 Make가 더 적합합니다. 두 플랫폼 모두 무료 플랜을 제공하니 직접 사용해보고 결정하는 것을 추천합니다.
Make 실전 자동화 시나리오 5선
AI 콘텐츠 파이프라인: RSS 피드에서 업계 뉴스를 수집하고, OpenAI 모듈로 요약 및 인사이트를 생성한 후, WordPress에 자동 발행하고 SNS에 동시 포스팅합니다. Make의 라우터로 각 SNS 플랫폼별로 콘텐츠를 최적화하여 전송할 수 있습니다.
고객 온보딩 자동화: 새 고객이 등록되면 환영 이메일 시퀀스를 시작하고, CRM에 기록하며, Slack에서 팀에 알림을 보내고, 30일 후 자동으로 만족도 설문을 발송합니다. Make의 딜레이 모듈과 스케줄러를 활용하면 시간 기반 자동화도 쉽게 구현됩니다.
E-commerce 주문 처리: 주문이 접수되면 재고를 자동 확인하고, 결제를 처리하며, 송장을 생성하고, 배송 추적 정보를 고객에게 자동 발송합니다. 예외 상황(재고 부족, 결제 실패)은 라우터로 별도 처리합니다.
데이터 동기화: 여러 시스템(CRM, 이메일, 회계)의 고객 데이터를 실시간으로 동기화합니다. 하나의 시스템에서 데이터가 변경되면 Make가 자동으로 다른 시스템에 반영하여 데이터 일관성을 유지합니다.
이 글이 도움이 되셨다면 공유해 주세요.
