Make vs Zapier: 자동화 도구 효율성과 비용 비교 분석
자동화 도구 하나 잘 선택하는 것만으로도, 매달 수십 시간과 수십만 원을 아낄 수 있다는 사실, 알고 계셨나요?
안녕하세요! 요즘 저처럼 업무 자동화에 진심인 분들 정말 많으시죠? 저도 처음에는 단순한 업무 몇 가지를 자동화해보겠다는 마음으로 시작했는데요, 이게 점점 늘어나니까 진짜 매달 수십 시간은 벌어지는 느낌이에요. 그래서 오늘은 가장 자주 비교되는 두 자동화 툴, Make와 Zapier에 대해 이야기해 보려고 해요. 기능, 가격, 효율성, 그리고 실제 기업에서 어떻게 활용되는지까지 꼼꼼하게 비교해드릴게요. 저처럼 자동화를 고민 중인 분들께 도움이 되었으면 합니다 😊
1. 비용 효율성 비교: Make vs Zapier
Make는 동일한 예산으로 훨씬 더 많은 작업량을 처리할 수 있는 반면, Zapier는 작업 단가가 높아질수록 효율이 떨어집니다.
Make와 Zapier를 비교할 때 가장 먼저 떠오르는 건 바로 '비용'이에요.
특히 자동화 작업이 많아질수록 이 차이는 꽤나 극적으로 느껴지는데요. Make는 월 $9(연간 결제 기준)로 10,000개의 작업(operations)을 제공하는 반면, Zapier는 $19.99에 겨우 750개 작업을 처리할 수 있어요. 계산해보면 Make는 작업당 약 $0.0009, Zapier는 $0.026653으로 무려 30배 차이가 나죠.
무료 플랜에서도 Make는 1,000개의 작업과 2개의 시나리오를 제공해 시작하기 좋고, Zapier는 5개의 Zap만 설정할 수 있어서 제약이 있어요. 결국 높은 자동화 수요가 있는 기업이라면, Make가 장기적으로 훨씬 더 경제적입니다. 자동화를 본격적으로 활용하는 분들이라면 이 비용 격차는 무시할 수 없죠.
| 구분 | Make | Zapier |
|---|---|---|
| 최저 유료 플랜 가격 (월 기준, 연 결제) | $9 | $19.99 |
| 제공 작업량 (작업 수) | 10,000개 | 750개 |
| 작업당 비용 | $0.0009 | $0.026653 |
| 무료 플랜 작업량 | 1,000개 | 5개의 Zap 제한 |
| 대량 자동화 시 유리한가? | ✔ 매우 유리함 | ✖ 급격한 가격 상승 |
2. 앱 통합 범위와 API 깊이 분석
Zapier는 7,000개 이상의 앱을 통합 지원하면서 시장에서 가장 광범위한 앱 네트워크를 자랑합니다. 반면, Make는 약 2,000개의 앱만 지원하지만, 그 대신 앱당 API 엔드포인트 수가 훨씬 더 많아요.
예를 들어 Xero 앱 기준으로, Zapier는 25개의 작업만 가능한 반면 Make는 무려 84개의 작업을 처리할 수 있어요.
| 플랫폼 | 지원 앱 수 | 평균 API 엔드포인트 수 |
|---|---|---|
| Zapier | 7,000+ | 25 |
| Make | 2,000+ | 84 |
게다가 Make는 HTTP 모듈을 통해 공식 통합되지 않은 앱도 API만 있으면 자동화할 수 있어요. 이런 유연성 덕분에 '통합의 양'보다 '통합의 질'에서 훨씬 강력한 성능을 발휘합니다.
3. 워크플로우 유연성과 기능 차이
Zapier는 "이벤트 → 결과" 구조의 단순한 선형 워크플로우에 최적화돼 있어요. 반면 Make는 복잡한 비선형 시나리오를 시각적으로 설계할 수 있어요. 데이터 필터링, 조건 분기, 반복 처리 등 자동화의 모든 상상력을 실현할 수 있죠.
| 기능 | Zapier | Make |
|---|---|---|
| 시각적 워크플로우 빌더 | X | O |
| 분기 및 조건 설정 | 제한적 | 무제한 |
| HTTP 모듈 / API 직접 연결 | 제한적 | 가능 |
- Make는 모든 플랜에서 다중 단계와 루프, 집계, 조건문을 지원합니다.
- Zapier는 Path 기능이 있으나 분기 제한(10개)과 구조적 한계가 있어요.
4. 사용 편의성과 학습 곡선
사용자 경험 면에서는 Zapier가 확실히 한 수 위예요. 인터페이스가 매우 깔끔하고 직관적이거든요. 처음 자동화를 접하는 사람도 몇 분 만에 워크플로우를 만들 수 있도록 가이드를 잘 해줍니다. 버튼 하나하나가 친절하게 설명되어 있고, 실수해도 쉽게 되돌릴 수 있어요. 이래서 "자동화 입문자"들은 대부분 Zapier로 시작하더라고요.
반면 Make는 진입 장벽이 조금 높을 수 있어요. 전체 프로세스를 시각적으로 보여주는 플로우차트 스타일 인터페이스는 익숙해지기 전까진 헷갈릴 수 있습니다. 하지만 한 번 이해하고 나면, Zapier보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있다는 게 느껴지죠. 특히 조건, 루프, API 조작이 가능한 복잡한 시나리오를 구성할 땐 그 진가를 발휘합니다.
Make는 드래그 앤 드롭 방식, 세부 모듈 테스트, 단계별 디버깅 기능 등으로 학습 곡선을 완화하고 있으며, 자세한 문서와 다양한 템플릿을 제공해 점점 더 익숙해지게 만듭니다. 요약하자면, Zapier는 쉽고 빠르며, Make는 강력하고 유연합니다.
5. 실제 기업 활용 사례 및 효과
자동화는 단순한 기술이 아니에요. 실제로 기업 운영에 있어 ROI를 극대화할 수 있는 전략적 무기죠.
예를 들어, 경기도는 업무자동화 시스템 도입으로 연간 10,000시간의 업무시간을 줄였다고 발표했습니다. 이건 거의 5~6명의 풀타임 직원이 연간 일할 시간을 자동화로 대체한 셈이에요.
| 기업명 | 자동화 플랫폼 | 주요 성과 |
|---|---|---|
| 경기도청 | 내부 RPA + Make | 연간 10,000시간 절감 |
| 마케팅 스타트업 A | Make | 광고 리포트 자동화로 인력 1명 감축 |
| 중소기업 B | Zapier | 기본 고객 응대 자동화, 응답 시간 70% 단축 |
기업이 Make를 통해 얻는 이점은 복잡한 비즈니스 로직의 구현, 유연한 데이터 흐름 설계, 예외 처리의 정밀화, 빠른 실행 시간 등이에요. 반면 Zapier는 단순한 반복작업 처리에 효율적이라 소규모 팀이나 스타트업 초기 단계에서 효과적이죠.
6. 최종 결론: 어떤 도구가 나에게 적합할까?
Make와 Zapier는 각각의 강점이 뚜렷한 자동화 도구입니다. 본인의 기술 수준, 자동화 목적, 예산, 그리고 처리해야 할 워크플로우의 복잡도에 따라 선택이 달라질 수 있어요. 복잡한 논리 구조와 API 기반 커스터마이징이 필요한 기업이라면 Make가 더 잘 맞고, 반대로 빠른 시작과 단순한 연결을 원하는 사용자라면 Zapier가 편리할 수 있죠. 다음은 상황별 추천입니다:
- Zapier는 간단하고 빠른 자동화가 필요한 사용자에게 최적
- Make는 복잡하고 대규모 자동화가 필요한 고급 사용자에게 추천
- 둘 다 무료 플랜이 있으므로 직접 써보고 결정하는 것도 방법!
자주 묻는 질문
일반적으로 Make가 훨씬 더 저렴합니다. 작업당 비용이 약 30배 이상 저렴하기 때문에, 자동화 작업이 많은 기업이라면 Make가 더 유리하죠.
Zapier가 더 간단하고 직관적인 인터페이스를 제공하기 때문에, 자동화를 처음 접하는 분들에게는 Zapier가 더 적합할 수 있어요.
수적으로는 적지만, Make는 HTTP 모듈로 거의 모든 API 앱과 연결할 수 있어 확장성이 매우 뛰어납니다. 앱 수보다 통합 깊이가 중요하다는 걸 보여주죠.
Make가 훨씬 더 적합합니다. 비선형 흐름, 조건 분기, 반복, 루프 처리 등 복잡한 로직도 시각적으로 구현할 수 있어요.
네, 가능합니다. Zapier는 간단한 워크플로우에, Make는 복잡한 자동화 시나리오에 사용하면 각 플랫폼의 장점을 모두 활용할 수 있어요.
이 글에서 다룬 Make와 Zapier 비교의 핵심 요약은 다음과 같습니다:
- Make는 가격 대비 작업량이 매우 효율적이며, Zapier보다 30배 저렴한 작업당 비용을 자랑합니다.
- Zapier는 7,000개 이상의 앱 통합으로 접근성과 직관성에서 강점을 가집니다.
- Make는 API 엔드포인트 수와 HTTP 모듈로 인해 더 깊은 통합과 복잡한 시나리오 설정이 가능합니다.
- 시각적 인터페이스를 통해 Make는 고급 워크플로우 구성에 매우 적합하며, Zapier는 빠르고 간단한 설정에 유리합니다.
- 실제 기업 사례에서도 Make는 대규모 자동화 환경에, Zapier는 기본적인 반복 업무 자동화에 적합하게 활용됩니다.
자동화를 어디까지 써보셨나요? 저는 처음엔 단순한 이메일 알림 정도만 자동화했었는데, 지금은 거의 하루 절반은 자동화가 처리하고 있어요. 이 글이 여러분의 자동화 여정을 시작하거나, 혹은 한 단계 더 나아가게 만드는 계기가 되길 진심으로 바래요. 어떤 툴이든 중요한 건 '나에게 맞는지'라는 점! 직접 써보고 결정하는 게 제일 확실합니다. 혹시 써보시고 고민되는 점이 있거나, 자동화 시나리오에 대한 질문이 있다면 댓글로 남겨주세요. 함께 머리 맞대고 해결해봅시다! 😄
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