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Make vs Zapier: Quale scegliere per le imprese

📖 6 min read1,186 wordsUpdated Apr 4, 2026

Make vs Zapier: Quale per le imprese?

Zapier ha oltre 7.000 integrazioni e vanta 4 milioni di utenti in tutto il mondo. Make (precedentemente Integromat) si distingue per la gestione avanzata dei dati e i flussi di lavoro visivi avanzati. Ma ecco la verità: stelle e numeri non forniscono funzionalità e non ti dicono cosa si adatta realmente alle esigenze della tua impresa.

Caratteristica Make Zapier
GitHub Stars ~5.100 (a marzo 2026) Non open-source
Forks ~1.200 N/A
Open Issues 85 (comunità attiva) N/A
Licenza Apache 2.0 (per SDK dei connettori) Proprietaria
Data dell’ultimo rilascio 18 marzo 2026 1 marzo 2026
Prezzo (piano base) $9 / mese per 10.000 operazioni $19.99 / mese per 750 attività

Approfondimento su Make

Make è una piattaforma di automazione progettata principalmente per flussi di lavoro complessi e multi-step con un elevato focus sulla manipolazione dei dati. A differenza di Zapier, il suo editor visivo consente di creare percorsi condizionali e iteratori avanzati senza scrivere molto codice. Invece di semplicemente “se accade questo, allora fai quello”, è più come “se accade quello, allora fai tre cose, ripeti queste 50 volte e invia il riepilogo in un canale Slack.”

Ecco un estratto di uno scenario di Make che controlla un Google Sheet per nuove righe, trasforma la struttura dei dati e poi aggiorna una tabella di un database SQL. Il suo iteratore integrato aiuta a scorrere facilmente gli array:

{
 "modules": [
 {
 "name": "Google Sheets [Watch Rows]",
 "config": {
 "spreadsheetId": "1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz",
 "sheetName": "Sales Data",
 "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 nella gestione di logiche complesse all’interno di un singolo flusso di lavoro, riducendo la necessità di script esterni.
  • L’editor visivo drag-and-drop è piuttosto flessibile. Puoi vedere i tuoi dati fluire attraverso ogni passaggio.
  • Ottimo per le imprese che gestiscono processi complicati o necessitano di automazione tra applicazioni interne personalizzate.
  • I prezzi sono più generosi con i limiti di operazione, il che conta man mano che si cresce.

Cosa non va:

  • Curva di apprendimento più ripida. Aspettati una fase di adattamento difficile, soprattutto se il tuo team non è abituato alla mappatura dei processi.
  • Alcuni connettori (in particolare Salesforce, ServiceNow) sono meno maturi rispetto ai loro omologhi di Zapier.
  • L’interfaccia utente può sembrare poco reattiva e lenta con scenari molto grandi.

Approfondimento su Zapier

Zapier ha costruito la sua reputazione su automazioni semplici “trigger-action” che collegano rapidamente gli strumenti SaaS più comuni. È lo strumento classico per il rapido prototipaggio di flussi di lavoro senza toccare il codice. Per le imprese, l’attrattiva di Zapier risiede nella sua enorme libreria di app e in una curva di apprendimento relativamente amichevole.

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

# Questo è un outline 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:

  • Enorme ecosistema di app: oltre 7.000 integrazioni, il che significa che solo rari strumenti aziendali non saranno già coperti.
  • Velocità di configurazione delle automazioni semplici. L’interfaccia utente è raffinata e l’onboarding è molto più dolce.
  • Buono per flussi di lavoro lineari e guidati da eventi, comuni in marketing, vendite e supporto.

Cosa non va:

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

Confronto diretto: Criteri Chiave

Criteri Make Zapier Vincitore
Gestione dei flussi di lavoro complessi Sostiene multi-branching, iteratori, trasformazione approfondita della struttura dei dati Flusso lineare multi-step ma con ramificazioni e iterazioni limitate Make
Ecosistema di app 1.300+ app 7.000+ app, inclusi SaaS per imprese Zapier
Efficienza dei prezzi Parte da $9 per 10.000 operazioni $19.99 per 750 attività Make (di gran lunga)
Esperienza utente Gli utenti esperti apprezzano il controllo visivo ma i principianti faticano Intuitivo per neofiti e utenti intermedi Zapier

La questione economica

I prezzi di Zapier sono spesso ciò che lo rende difficile per le imprese. Il loro piano base offre 750 attività/mese a $19.99, aumentando rapidamente: 2.000 attività a $49, 50.000 a $799, e diventa assurdo da lì in poi. Se il tuo flusso di lavoro si attiva centinaia di volte al giorno, stai pagando molto o sei costretto a raggruppare i flussi di lavoro in modo intelligente — il che a volte porta a problemi di manutenzione.

Make offre un modello più accettabile. $9/mese per 10.000 operazioni (non attività, che potrebbero comportare più operazioni) e cresce da lì. Ottieni più valore per il tuo denaro ad alto volume.

Costi nascosti?

  • Zapier: Potresti spendere ore concatenando molti Zaps per aggirare scenari complessi che non può gestire nativamente.
  • Make: Il tempo iniziale di adattamento per gli sviluppatori conta qui. L’interfaccia utente complessa può rallentare il tuo team nell’iniziare.

La mia opinione

Se sei un fondatore di startup che desidera un’automazione rapida senza curve di apprendimento o aiuto tecnico profondo, scegli Zapier. È affidabile, veloce da configurare e collegato ai tuoi soliti SaaS.

Se sei un ingegnere di automazione aziendale che ha bisogno di precisione e flussi di lavoro complessi di dati che attraversano più applicazioni interne e cloud, scegli Make. È più difficile all’inizio, ma ripaga enormemente nell’automazione di processi complessi.

Se sei un product manager che bilancia costi e scalabilità, punta su Make a meno che il tuo team non possa gestire una curva di apprendimento ripida — allora Zapier è un ripiego sicuro.

Momento confessionale: ho sprecato giorni a costruire setup multi-Zap complessi in passato. Era brutto, fragile, e se qualcosa andava storto, era un incubo districare. Lezione imparata: a volte lo strumento più difficile vale la pena perché ti farà risparmiare molti più mal di testa in seguito.

FAQ

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

    A: Make supporta moduli JavaScript e HTTP personalizzati per API, consentendo logiche sofisticate. Zapier ha anche un passo di codice che ti permette di eseguire frammenti JS o Python ma è più limitato nella lavorazione dei dati.

  • Q: Quale strumento è migliore per l’elaborazione di eventi in tempo reale?

    A: Zapier tende ad avere qualche ritardo (di solito sotto il minuto), mentre Make può essere configurato per controlli più rapidi ma non gestisce realmente lo streaming degli eventi.

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

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

  • Q: Come gestiscono il monitoraggio degli errori?

    A: Zapier offre notifiche email e cronologia delle attività. Make fornisce log dettagliati di esecuzione degli scenari e avvisi di errore, più adatti per il debug di flussi di lavoro complessi.

Fonti di dati

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

🕒 Published:

✍️
Written by Jake Chen

AI technology writer and researcher.

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Browse Topics: benchmarks | gpu | inference | optimization | performance

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