Wir bekommen diese Frage mindestens zweimal pro Woche. Die Antwort ist differenzierter, als die meisten Vergleichsartikel vermuten lassen, denn wir setzen beide Tools aktiv bei Kunden ein.
Make: visuell, zugaenglich, aber mit Obergrenze
Make (ehemals Integromat) ist das Tool, das wir empfehlen, wenn der Kunde die Flows selbst pflegen will. Die Oberflaeche ist visuell, intuitiv, und Sie koennen ohne technischen Hintergrund eine funktionierende Automatisierung bauen. Das Oekosystem an Konnektoren ist umfangreich: 1.500+ Apps sind direkt verfuegbar, von Salesforce ueber Shopify bis hin zu Google Workspace.
Die Staerke von Make liegt in der Zugaenglichkeit. Ein Marketing-Manager kann nach einer zweistuendigen Einarbeitung eigene Flows bauen. Das Szenario-Design per Drag-and-Drop ist logisch aufgebaut, und die eingebauten Fehlerbehandlungen sind fuer einfache Faelle ausreichend.
Die Obergrenze zeigt sich bei Komplexitaet. Sobald Sie Flows brauchen, die Daten manipulieren, auf mehreren Ebenen bedingt verzweigen oder grosse Batches verarbeiten muessen, stossen Sie an Grenzen. Execution-Timeouts bei 40 Minuten (im Professional-Plan), begrenzte Fehlerbehandlung und das Fehlen von Self-Hosting sind die drei Punkte, an denen wir am haeufigsten scheitern.
n8n: leistungsstark, flexibel, aber steiler
n8n ist das Tool, das wir selbst am liebsten verwenden. Self-Hosted, Open-Source und mit voller Kontrolle ueber Daten, Ausfuehrungszeit und Skalierbarkeit. Sie koennen JavaScript in Nodes schreiben, benutzerdefinierte API-Aufrufe machen und komplexe Fehlerbehandlung bauen. Die Community waechst schnell und die Zahl der verfuegbaren Integrationen steigt monatlich.
Ein konkreter Vorteil: n8n hat kein Task-Limit. Bei Make zahlen Sie pro Operation -- und ein Szenario mit 10 Schritten, das 1.000 Mal pro Monat laeuft, verbraucht 10.000 Operationen. Bei n8n zahlen Sie den Server, und der verarbeitet so viele Workflows wie noetig.
Der Code-Node in n8n ist ein entscheidender Differenzierungspunkt. Wenn Sie Daten transformieren muessen -- etwa ein Datumsformat aendern, Duplikate entfernen oder ein Array in ein Objekt umwandeln -- schreiben Sie fuenf Zeilen JavaScript. In Make muessen Sie dafuer oft mehrere Module kombinieren oder auf Workarounds zurueckgreifen.
Das Nachteil: Die Lernkurve ist steiler. Ein nicht-technischer Endbenutzer kann n8n nicht selbstaendig betreiben. Das bedeutet, dass Sie entweder ein technisches Team brauchen oder einen Partner wie uns, der die Wartung uebernimmt.
Fuenf Szenarien aus der Praxis
Szenario 1: Lead-Erfassung aus Webformular in CRM. Beide Tools liefern identische Ergebnisse. Kein Grund, n8n zu waehlen. Nehmen Sie Make, wenn der Kunde es selbst pflegen soll.
Szenario 2: Automatische Rechnungsverarbeitung mit KI-Extraktion. n8n gewinnt klar. Die Kombination aus HTTP-Request-Node, Code-Node fuer JSON-Parsing und Exact-Online-Anbindung ist in n8n ein einzelner Workflow. In Make brauchen Sie mindestens zwei Szenarien und einen externen Webhook.
Szenario 3: Taeglicher Datenabgleich zwischen zwei Systemen. Bei kleinen Datenmengen (unter 100 Datensaetze) funktionieren beide gleich gut. Ab 500+ Datensaetzen stoesst Make an Timeout-Grenzen. n8n verarbeitet 10.000 Datensaetze ohne Probleme.
Szenario 4: WhatsApp-Bot mit KI-Klassifizierung. n8n ist die einzige realistische Option. Der Workflow erfordert Webhook-Empfang, KI-Verarbeitung, bedingte Verzweigung und API-Aufrufe -- alles in Echtzeit. Makes Ausfuehrungsmodell ist dafuer nicht konzipiert.
Szenario 5: Monatlicher Reporting-Flow mit E-Mail-Versand. Beide Tools funktionieren. Make ist hier sogar komfortabler, weil das E-Mail-Modul intuitiver ist als n8ns Node.
Unsere Faustregel
Ist der Kunde technisch und will selbst bauen? Make. Sind die Flows komplex und datenschutzsensibel? n8n. Will der Kunde eine Kombination: eine Self-Service-Schicht fuer einfache Flows und Massarbeit fuer die komplexen? Dann bauen wir den Kern in n8n und geben dem Kunden Make fuer seine eigenen Erweiterungen.
Die ehrlichste Empfehlung, die wir geben koennen: Starten Sie mit Make, wenn Sie noch keine Automatisierungserfahrung haben. Wechseln Sie zu n8n, wenn Sie an Makes Grenzen stossen. Die Migration einzelner Workflows ist in der Regel an einem Tag erledigt.
