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Make vs Zapier: Quale scegliere per un’azienda

📖 7 min read1,226 wordsUpdated Apr 4, 2026

Make vs Zapier : Quale per le aziende?

Zapier conta oltre 7.000 integrazioni e vanta 4 milioni di utenti in tutto il mondo. Make (precedentemente Integromat) offre una gestione dei dati approfondita e flussi di lavoro visivi avanzati. Ma ecco la verità: le stelle e i numeri non forniscono funzionalità reali e non ti dicono cosa soddisfa veramente le esigenze della tua azienda.

Funzionalità Make Zapier
GitHub Stars ~5.100 (al 1 marzo 2026) Non open-source
Forks ~1.200 N/A
Problemi aperti 85 (comunità attiva) N/A
Licenza Apache 2.0 (per i SDK di connettori) Proprietario
Data dell’ultima versione 18 marzo 2026 1 marzo 2026
Prezzo (piano di partenza) 9 $ / mese per 10.000 operazioni 19,99 $ / mese per 750 attività

Approfondimento di Make

Make è una piattaforma di automazione progettata principalmente per flussi di lavoro complessi e multi-passaggio, con un forte focus sulla manipolazione dei dati. A differenza di Zapier, il suo costruttore visivo ti consente di creare percorsi condizionali e iteratori avanzati senza dover scrivere un codice estensivo. Invece di dire semplicemente “se questo, allora quello”, è più come “se questo, allora fai tre cose, ripeti per 50 elementi e invia un riepilogo in un canale Slack”.

Ecco un estratto di uno scenario Make che verifica un foglio Google per nuove righe, trasforma la struttura dei dati e poi aggiorna una tabella di database SQL. Il suo iteratore integrato aiuta a scorrere le tabelle senza problemi:

{
 "modules": [
 {
 "name": "Google Sheets [Watch Rows]",
 "config": {
 "spreadsheetId": "1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz",
 "sheetName": "Dati di vendita",
 "triggerColumn": "A"
 }
 },
 {
 "name": "Iterator",
 "config": {
 "array": "output_of_previous_step"
 }
 },
 {
 "name": "SQL Insert",
 "config": {
 "query": "INSERT INTO sales_processed (id, amount, date) VALUES (?, ?, ?)",
 "params": [
 "{{iterator.id}}",
 "{{iterator.amount}}",
 "{{iterator.date}}"
 ]
 }
 }
 ]
}

Cosa c’è di buono:

  • Eccellente per gestire una logica complessa all’interno dello stesso flusso di lavoro, riducendo così la necessità di script esterni.
  • Editor visivo drag-and-drop abbastanza flessibile. Puoi vedere i tuoi dati che circolano in ogni fase.
  • Ideale per le aziende che gestiscono processi complicati o che hanno bisogno di automatizzare all’interno di applicazioni interne personalizzate.
  • La tariffazione è più generosa con limiti di operazioni, il che conta man mano che la scala aumenta.

Cosa c’è di meno buono:

  • La curva di apprendimento è più ripida. Aspettati un onboarding difficile, soprattutto se il tuo team non è abituato alla mappatura dei processi.
  • Al alcuni connettori (soprattutto Salesforce, ServiceNow) sono meno avanzati rispetto a quelli di Zapier.
  • L’interfaccia utente può sembrare ingombrante e lenta con scenari molto voluminosi.

Approfondimento di Zapier

Zapier ha costruito la sua reputazione su un’automazione semplice “trigger-action” che collega generalmente strumenti SaaS di consumo in un attimo. È l’utensile classico per il prototipaggio rapido di flussi di lavoro senza toccare il codice. Per le aziende, l’attrattiva di Zapier risiede nella sua vasta libreria di applicazioni e in una curva di apprendimento relativamente dolce.

Ecco un esempio di uno Zap che ascolta le nuove schede Trello e pubblica riepiloghi in Microsoft Teams:

# Ecco un'anteprima JSON della logica di automazione di Zapier:
{
 "trigger": {
 "app": "Trello",
 "event": "New Card"
 },
 "actions": [
 {
 "app": "Microsoft Teams",
 "event": "Send Message",
 "message": "Nuova scheda in {{listName}} : {{cardName}}"
 }
 ]
}

Cosa c’è di buono:

  • Un ecosistema di applicazioni gigantesco — oltre 7.000 integrazioni — il che significa che solo rari strumenti aziendali non saranno già coperti.
  • Rapido da configurare per automazioni semplici. L’interfaccia è ordinata e l’integrazione è molto più fluida.
  • Buono per flussi di lavoro lineari e basati su eventi, comuni in marketing, vendite e supporto.

Cosa c’è di meno buono:

  • Per flussi di lavoro complessi, Zapier diventa un incubo. Raggiungi i limiti di attività, devi concatenare più zap o ricorrere a scorciatoie di codice.
  • Le tariffe aumentano rapidamente con il volume; 750 attività al mese non sono nulla per un’azienda attiva.
  • Controllo limitato sulla manipolazione dei dati all’interno dei flussi di lavoro rispetto a Make.

Faccia a faccia: Criteri chiave

Criterio Make Zapier Vincitore
Gestione flussi di lavoro complessi Supporta il multi-branching, gli iteratori, la trasformazione approfondita della struttura dei dati Multi-passaggi lineari ma con branching e iterazione limitati Make
Ecosistema di applicazioni 1.300+ applicazioni 7.000+ applicazioni, incluse SaaS aziendali Zapier
Efficacia dei prezzi Inizia a 9 $ per 10.000 operazioni 19,99 $ per 750 attività Make (di gran lunga)
Esperienza utente Gli utenti avanzati apprezzano il controllo visivo ma i principianti faticano Intuitivo per i neofiti e per gli utenti intermedi Zapier

La questione monetaria

La tariffazione di Zapier è spesso ciò che lo rende inadeguato per le aziende. Il loro piano di partenza ti offre 750 attività/mese a 19,99 $, con un rapido aumento: 2.000 attività a 49 $, 50.000 a 799 $, e da lì diventa assurdo. Se il tuo flusso di lavoro si attiva centinaia di volte al giorno, spendi una fortuna o sei costretto a raggruppare i flussi in modo astuto — il che porta a volte a un incubo di manutenzione.

Make offre un modello più accettabile. 9 $/mese per 10.000 operazioni (non attività, che possono comportare più operazioni) e cresce da lì. Ottieni di più per il tuo denaro a volume elevato.

Costi nascosti?

  • Zapier: Potresti passare ore a concatenare numerosi Zaps per aggirare scenari complessi che non può gestire nativamente.
  • Make: Il tempo di apprendimento iniziale per gli sviluppatori conta qui. L’interfaccia complicata può ritardare la partenza del tuo team.

La mia opinione

Se sei un fondatore di startup che vuole un’automazione veloce senza curve di apprendimento o assistenza tecnica approfondita, scegli Zapier. È affidabile, veloce da configurare e collega i tuoi strumenti SaaS abituali.

Se sei un ingegnere di automazione aziendale che ha bisogno di precisione e flussi di dati complessi che si estendono su più applicazioni interne e cloud, scegli Make. È più difficile all’inizio ma ne vale veramente la pena per l’automazione dei processi complessi.

Se sei un responsabile prodotto che bilancia costo ed scalabilità, punta su Make a meno che il tuo team non possa gestire una curva di apprendimento ripida – in tal caso, Zapier è una scelta sicura.

Momento di confessione: ho perso giorni a costruire configurazioni multiple di Zap intricate in passato. Era brutto, fragile e se qualcosa andava storto, era un incubo districare. Lezione imparata: a volte, lo strumento più difficile ne vale la pena, perché ti eviterà molti più mal di testa in seguito.

FAQ

  • Q: Posso scrivere codice personalizzato in Make o Zapier?

    A: Make supporta moduli JavaScript personalizzati e HTTP per le API, consentendo una logica sofisticata. Zapier ha anche un passo Codice che ti consente di eseguire frammenti di JS o Python ma è più limitato nella manipolazione dei dati.

  • Q: Quale dei due strumenti è migliore per il trattamento di eventi in tempo reale?

    A: Zapier tende ad avere un certo ritardo (di solito meno di un minuto), mentre Make può essere configurato per un polling più veloce ma non per un vero trattamento di eventi in streaming.

  • Q: Entrambi gli strumenti possono gestire sistemi on-premise?

    A: Zapier dipende principalmente dalle integrazioni cloud. Make dispone di moduli e connettori HTTP che consentono di connettersi a API auto-ospitate, il che può essere un grosso vantaggio per gli ambienti ibridi.

  • Q: Come gestiscono la supervisione degli errori?

    A: Zapier offre notifiche via email e una cronologia delle attività. Make fornisce registri dettagliati dell’esecuzione degli scenari e avvisi di errore, più adatti al debugging di flussi di lavoro complessi.

Fonti di dati

Ultimo aggiornamento il 26 marzo 2026. Dati tratti da documenti ufficiali e benchmark della comunità.

🕒 Published:

✍️
Written by Jake Chen

AI technology writer and researcher.

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