자동화가 필요한 시대, 왜 Make가 선택받는가?
"자동화는 하고 싶은데, 어디서부터 어떻게 시작해야 할까?"
많은 기업들이 여전히 이 질문 앞에서 멈춰 서 있습니다.
반복되는 업무, 복잡한 조건, 흩어진 툴들을 하나로 연결하려다 보면
단순한 자동화 도구만으로는 한계가 분명하게 드러납니다.
Make는 바로 이 문제를 해결하기 위해 등장한 노코드 자동화 플랫폼입니다.
직관적인 시각화 도구, 다양한 API 연동, 고급 데이터 처리 기능까지 갖춘 Make는
개발자 없이도 복잡한 업무 흐름을 설계하고 실행할 수 있게 돕는 도구입니다.
2025년 현재, Make는 Zapier를 뛰어넘는 기능성과 유연성을 바탕으로
IT, 마케팅, 고객지원, 운영 관리 등 다양한 업종에서 빠르게 확산되고 있습니다.
이 글에서는 Make의 작동 방식과 구조, Zapier와의 비교,
그리고 실제 기업들이 어떻게 Make를 활용하고 있는지까지 구체적으로 안내해드립니다.
왜 지금 Make를 주목해야 하는지, 그 이유를 명확히 확인하실 수 있을 것입니다.
Make 플랫폼의 구조와 작동 방식
자동화 플랫폼을 선택할 때 가장 중요한 기준은
얼마나 직관적이고 정교하게 워크플로우를 설계할 수 있는가입니다.
Make는 이 부분에서 전통적인 도구들과는 확실히 다른 접근 방식을 보여줍니다.
2022년, 기존 Integromat에서 리브랜딩된 Make는 시각적 시나리오 설계 기능과
강력한 API 연동 능력을 핵심 경쟁력으로 내세우며 노코드 자동화 도구의 진화를 이끌어왔습니다.
Make의 자동화는 '시나리오'라는 단위로 구성되며,
트리거를 시작으로 모듈, 필터, 라우터, 반복(Iterator) 등
다양한 논리 블록을 조합해 하나의 워크플로우를 만들 수 있습니다.
각 단계는 드래그 앤 드롭으로 추가할 수 있고, 반복 처리나 조건 분기도
마우스 클릭만으로 설정됩니다.
특히 이 구조는 JSON 데이터 형식을 기반으로 설계되어
조건문, 루프, 파싱 등 복잡한 작업도 시각적으로 처리할 수 있습니다.
코드를 몰라도 REST API를 자유롭게 호출할 수 있는 HTTP 모듈 역시
비개발자에게 실질적인 확장성을 제공하는 기능입니다.
Whalesync와 Make 공식 블로그에 따르면,
2025년 기준 Make는 2,000개 이상의 앱과 연동되며
앱당 자동화 가능한 엔드포인트 수는 Zapier보다 2배 이상 많다고 합니다.
실제로 회계 툴 Xero의 경우 Zapier는 25개, Make는 84개의 액션을 지원합니다.
개인적으로도 Make를 처음 접했을 때 느낀 가장 인상적인 점은,
작업 흐름을 '눈으로 확인하며 설계'한다는 느낌이 강했다는 것입니다.
기능이 많다고 복잡해지는 게 아니라, 오히려 시각적 구성이 있어서
처음 자동화를 시도하는 입장에서도 부담 없이 접근할 수 있었습니다.
Zapier와 Make의 워크플로우 구조 차이
앞에서 Make가 어떤 구조로 자동화를 설계하는지 간단히 살펴봤습니다.
그렇다면 이제 궁금해질 수밖에 없습니다.
비슷한 역할을 하는 Zapier와는 어떤 차이가 있기에 Make가 더 복잡한 자동화에 강하다는 걸까?
Zapier는 마치 A → B → C로만 연결되는 단순한 선처럼 일정한 흐름으로만 작업을 연결하는 구조입니다.
예를 들어, 새 이메일이 오면 알림을 보내고, 그걸로 끝나는 식 입니다.
Zapier 블로그에 따르면, 조건 분기는 가능하지만 동시에 여러 작업을 처리하는 데에는 제한이 있습니다.
반면 Make는 여러 갈래로 나뉘는 전기 회로처럼
각 작업을 자유롭게 분기시키고, 동시에 실행하거나 반복시킬 수 있는 구조를 가지고 있습니다.
그래서 "이 조건일 때는 이렇게", "저 조건일 때는 저렇게" 처리하는 복잡한 시나리오를 구성할 수 있습니다.
다음 표는 2024년 말 기준, Make 공식 비교 문서를 기반으로 정리한
Zapier와 Make의 구조 차이를 보여주는 자료입니다.
| 플랫폼 |
구조 유형 | 병렬 처리 | 조건 분기 | 반복/루프 |
| Zapier | 선형형 (Linear) | 제한적 | 제한적 | 불가능 |
| Make | 노드형 (Node-based) | 가능 | 자유로움 | 지원 |
직접 사용해보면 이 차이가 체감됩니다.
Zapier는 빨리 시작할 수 있지만,
어느 순간부터는 "내가 원하는 자동화는 안 되네?"라는 벽을 만나게 됩니다.
그때 Make는 더 넓은 설계 자유도를 제공하면서
"복잡한 자동화를 상식처럼 만들 수 있는 도구"로 느껴지게 됩니다.
Make가 제공하는 핵심 기능과 이점
앞서 Make가 Zapier보다 더 유연한 구조를 가지고 있음을 알아 보았습니다.
그렇다면 이제는 "그 핵심기능은 무엇인가?"에 대해 살펴 보아야 합니다.
지금부터는 Make가 제공하는 실질적인 기능과, 그 기능들이 어떻게 실무 자동화를
가능하게 만드는지 하나씩 살펴보겠습니다.
시각화된 워크플로우 설계 도구
Make는 자동화 흐름을 그림처럼 화면에 배치하는 방식 입니다.
마치 퍼즐 조각을 맞추듯 작업을 드래그해서 연결하기 때문에
한눈에 전체 흐름을 이해할 수 있고, 오류가 생겨도 어디서 잘못됐는지 쉽게 찾을 수 있습니다.
고급 데이터 처리 기능
예를 들어 이메일로 받은 데이터를 조건에 따라 분류하거나, 리스트를 반복하면서
각 항목을 자동 처리해야 할 때가 있습니다.
이럴 때 Make는 복잡한 데이터 처리도 설정만으로 해결할 수 있어 개발 지식이 없는
사람도 유연한 자동화를 설계할 수 있습니다.
HTTP 모듈 연동
'HTTP'나 'API'라는 용어가 낯설 수 있지만,
쉽게 말해 Make는 다른 프로그램이나 앱과 대화할 수 있는 기능을 갖고 있습니다.
예를 들어, 외부 설문 앱에서 받은 응답을 자동으로 저장하거나, 다른 서비스에 알림을 보낼 수 있습니다.
시간 기반 자동 실행 스케줄링
정해진 시간에 자동으로 업무를 실행하도록 설정할 수 있습니다.
예: 매주 월요일 오전 9시에 보고서 자동 발송 등 주기적 작업에 매우 적합한 기능입니다.
고급 로깅 및 오류 감지 기능
시나리오 실행 기록을 확인하거나, 오류가 발생했을 때 즉시 알림을 받을 수 있습니다.
문제 발생 시 빠르게 원인을 찾아 대응할 수 있어 안정성도 높습니다.
실제 여러 자동화 툴을 비교해보면서 느낀 점은,
Make는 '기능이 많은 도구'라기보다는,
복잡한 문제를 설계적으로 풀 수 있도록 도와주는 '생산성 플랫폼'에 가깝다는 것입니다.
특히 조건이 많고 변화가 잦은 업무일수록 이 차이는 더욱 분명하게 드러난다고 봅니다.
데이터 처리 성능과 커스터마이징 능력
자동화를 시도하는 많은 기업들이 가장 먼저 부딪히는 문제는
복잡한 데이터를 어떻게 처리할 것인가,
그리고 우리 업무 방식에 맞는 자동화를 어떻게 만들 것인가입니다.
이 두 가지 과제에서 Make는 분명한 차별성을 보여줍니다.
무엇보다 눈에 띄는 건, 복잡한 데이터를 빠르게 정리하고 유연하게 처리할 수 있는 능력입니다.
예를 들어 Google Sheets에 저장된 고객 정보를
조건에 따라 분류하고 맞춤 이메일을 보낸 뒤,
그 결과를 CRM에 자동 저장하려면
Zapier에선 여러 단계를 나눠 설계해야 하거나 반복 처리가 어려워
결국 수작업이 개입되는 경우가 많습니다.
하지만 Make는 조건, 반복, 분기 흐름을 한 화면에서 직관적으로 설계할 수 있어,
복잡한 데이터 흐름도 빠르고 정확하게 자동화할 수 있습니다.
데이터가 많고 조건이 다양할수록, 이 차이는 명확하게 체감됩니다.
여기에 더해 Make는 자동화 흐름을 사용자의 업무 방식에 맞춰
자유롭게 구성할 수 있는 커스터마이징 능력도 갖추고 있습니다.
보통 자동화 도구는 자주 쓰는 앱들만 기본으로 연결돼 있지만,
Make는 그런 목록에 없는 앱이라도
간단한 설명(API 문서)만 있다면 내가 원하는 방식으로 연결해 사용할 수 있습니다.
필요한 정보만 골라서 받아오고,
그걸 내가 설정한 흐름에 맞춰 자동화에 활용할 수 있는 구조입니다.
이처럼 Make는 사용자가 기능에 맞추는 방식이 아니라,
업무에 맞게 도구를 설계해가는 경험을 가능하게 하는 플랫폼입니다.
이 점이 바로 Make가 데이터 처리 성능과 커스터마이징 능력에서
Zapier를 앞선다고 평가받는 이유입니다.
가격 정책 비교: 비용 효율은 Make의 압승
자동화를 처음 도입할 때, 많은 사람들이
"어떤 도구가 더 저렴할까?"를 먼저 따지는것을 볼수 있습니다.
표면적인 가격표만 보면 단순 비교가 쉬워 보이기 때문입니다.
하지만 실제로 자동화를 실행해보면
'얼마나 많은 작업을 처리할 수 있느냐'가
훨씬 더 중요한 기준이 된다는 걸 깨닫게 됩니다.
Zapier는 자동화할 때마다 작업(Task) 단위로 요금이 부과되는 구조입니다.
예를 들어 고객 100명에게 이메일을 보낼 때,
지역별로 다른 내용을 전송해야 한다는 조건을 추가한 경우
이메일 발송 100건 + 조건 추가 100건 = 200건의 작업이 따로 계산됩니다.
반복이 많거나 조건이 복잡해질수록, 요금은 예상보다 훨씬 많아지게 됩니다.
반면 Make는 이 전체 과정을
하나의 시나리오 안에서 반복과 조건 처리를 통합할 수 있습니다.
100명에게 이메일을 보내고 각기 다른 조건을 적용하더라도
하나의 시나리오 안에서 반복 실행되기 때문에
실행량(Operation)이 훨씬 적게 들고, 비용 효율은 훨씬 더 좋아집니다.
쉽게 말해,
Zapier는 고객 한 명 한 명마다 요금이 따로 붙는 구조라면,
Make는 고객 전체를 동시에 자동화하면서 개별 조건을 반영해도
추가 비용이 적게 발생하도록 설계된 구조입니다. .
결과적으로 자동화가 단순할 때는 차이가 크지 않지만, 업무가 복잡해지고 범위가 넓어질수록
Make는 '작은 비용으로 더 많은 자동화'를 구현할 수 있는 전략적 도구가 되는 것입니다.
실전 사례: Make의 활용 시나리오
Make가 복잡한 자동화를 설계할 수 있는 도구라는 점은 분명합니다.
핵심은 '자동화했다'보다, 그 결과가 어떤 성과로 이어졌느냐에 있습니다.
그렇다면 실제로, Make는 어떤 방식으로 현장에 적용되고 있을까요?
영국의 이커머스 기업 Art Of Your Success는
여러 채널의 주문과 재고 데이터를 연결해 반복 업무를 자동화했습니다.
단 몇 초 만에 처리되는 흐름으로 정규직 1명 몫의 업무를 대체하며,
운영 효율을 체감할 만큼 끌어올렸습니다.
EdTech 스타트업 Tutero는
튜터 관리와 결제 확인 등 반복되는 행정 업무를 자동화해
작업 부담은 60% 줄이고, 교육 제공 시간은 획기적으로 확대했습니다.
또한, Skai는 맞춤 기능 개발을 몇 주에서 며칠로 단축하며
계약 전 데모 자동화로 대형 고객사의 신뢰를 확보했습니다.
이러한 사례들은 Make가 단순한 도구를 넘어 조직 전체의 운영 방식과 생산성,
의사결정 구조까지 통합시키는 플랫폼으로 진화하고 있음을 확인할 수 있습니다.
중요한 건 '자동화를 할 수 있느냐'가 아닙니다.
'어떤 구조로, 어떤 전략으로 자동화를 실행하느냐'입니다.
그 질문에 답할 수 있어야 Make는 진짜 도구가 됩니다.
지금 필요한 건 도구가 아니라, 방향이다
처음 Make를 접할때는, 단순히 '편리한 연결 도구'일 거라 생각합니다.
하지만 실제로 써보면, 이건 반복 작업을 줄이는 수준이 아니라
'일을 처리하는 방식 자체를 다시 설계하는 도구'라는 생각을 하게 됩니다.
우리가 자동화를 고민하는 건 일이 많아서가 아닙니다.
일의 구조가 복잡해졌고, 그 흐름을 사람이 다 따라가기 어려워졌기 때문입니다.
단순함이 아니라 '통합과 확장'이 필요해진 시대입니다.
Make는 단순한 기능 목록이 아니라,
생각을 구조화하고, 업무를 전략화하는 흐름 자체를 보여주는 플랫폼입니다.
자동화란 결국 '우리 팀의 사고방식이 어떻게 움직이고 있는가'를
눈으로 볼 수 있게 만들어주는 과정인 것입니다.
이제는 '무엇을 자동화할까'보다,
'어떻게 생각하고, 어떻게 일할 것인가'를 설계하는 것이 먼저입니다.
그 관점을 가진 사람에게,
Make는 가장 먼저 손에 잡히는 도구가 될 것입니다.
