Zapier verbindet über 7.000 Apps (laut Zapier). Make bietet eine visuelle Workflow-Oberfläche mit erweiterten Verzweigungen und Datentransformation. Zusammen decken sie die meisten geschäftlichen Automatisierungsanforderungen ohne benutzerdefinierten Code ab. Doch Automatisierungen zu entwickeln, die in der Produktion tatsächlich funktionieren — mit Fehlerbehandlung, Datenvalidierung und Überwachung — erfordert Fachwissen, das über Drag-and-Drop hinausgeht. Wir entwickeln die komplexen Automatisierungen, mit denen die meisten Teams allein Schwierigkeiten haben.
Zapier und Make sind leistungsstarke Plattformen, aber sie haben eine Lernkurve, die die meisten Unternehmen unterschätzen. Ein Teammitglied erstellt einen Zap, der beim Testen funktioniert, dann aber in der Produktion fehlschlägt, weil die API unerwartete Daten zurückgibt, das Rate-Limit während der Spitzenzeiten erreicht wird oder ein bedingter Zweig leere Felder nicht verarbeitet.
Das Ergebnis: Automatisierungen, die einige Wochen laufen, dann stillschweigend fehlschlagen, und niemand bemerkt es, bis jemand entdeckt, dass die Leads seit drei Wochen nicht mehr mit dem CRM synchronisiert werden. Oder schlimmer: Automatisierungen, die doppelte Datensätze erstellen, E-Mails an falsche Empfänger senden oder Daten in Systemen überschreiben, die sie nicht berühren sollten.
Professionell erstellte Automatisierungen beinhalten eine Fehlerbehandlung, die Ausfälle erfasst und wiederholt, eine Datenvalidierung, die verhindert, dass fehlerhafte Daten weitergegeben werden, eine Überwachung, die Ihr Team benachrichtigt, wenn etwas schief läuft, und eine Dokumentation, die es jedem im Team ermöglicht zu verstehen, was jede Automatisierung tut. Der Unterschied zwischen einem Zap, der beim Testen funktioniert, und einem, der zuverlässig in der Produktion läuft, liegt in der technischen Disziplin, die auf Sonderfälle angewendet wird.
Wir entwickeln Automatisierungen auf Zapier und Make, die auf Zuverlässigkeit ausgelegt sind, nicht nur auf Funktionalität. Jede Automatisierung, die wir liefern, umfasst vier Ebenen über den grundlegenden Workflow hinaus.
Datenvalidierung stellt sicher, dass eingehende Daten vor der Verarbeitung den erwarteten Formaten entsprechen — Prüfung auf erforderliche Felder, gültige E-Mail-Adressen, korrekte Datumsformate und erwartete Wertebereiche. Ungültige Daten werden gekennzeichnet und zur Überprüfung in die Warteschlange gestellt, anstatt den Workflow zu unterbrechen.
Fehlerbehandlung deckt jedes Ausfallszenario ab: API-Timeouts, Rate-Limiting, Ablauf der Authentifizierung und unerwartete Antwortformate. Fehlgeschlagene Operationen werden mit exponentiellem Backoff wiederholt, und anhaltende Fehler lösen Warnungen an Ihr Team mit vollständigem Diagnosekontext aus.
Überwachungs-Dashboards zeigen auf einen Blick den Zustand der Automatisierung: Ausführungszahlen, Erfolgs-/Fehlerquoten, Verarbeitungszeiten und Datenvolumen. Sie wissen sofort, wann etwas Aufmerksamkeit benötigt.
Für Zapier nutzen wir den AI Copilot für die Erstellung von Zaps in natürlicher Sprache, automatisierte Code-Schritte und die neue Agent-Funktion für mehrstufige autonome Prozesse. Für Make verwenden wir die visuelle Oberfläche für komplexe Verzweigungsszenarien, Router, Iteratoren und Aggregatoren, die anspruchsvolle Datentransformations-Workflows verarbeiten.
Wir erfassen die manuellen Prozesse, die Sie automatisieren möchten, identifizieren die beteiligten Apps und Daten und bestimmen, welche Plattform (Zapier, Make oder beide) am besten zu jedem Workflow passt. Wir dokumentieren Auslöseereignisse, Datentransformationen, Zielaktionen und Sonderfälle.
Wir entwerfen jede Automatisierung mit detaillierten Flussdiagrammen, die jeden Schritt, jede Bedingung und jeden Fehlerpfad zeigen. Für Make bedeutet dies die visuelle Szenario-Blaupause. Für Zapier bedeutet dies die Zap-Struktur mit Filter- und Pfadspezifikationen. Sie genehmigen das Design, bevor wir entwickeln.
Wir entwickeln jede Automatisierung mit vollständiger Fehlerbehandlung, Datenvalidierung und Testszenarien. Das Testen umfasst normale Operationen, fehlende Daten, API-Fehler und Volumenspitzen. Wir verwenden echte Datenproben aus Ihren Systemen, um die Korrektheit zu validieren.
Automatisierungen gehen mit konfigurierter Überwachung live. Wir liefern eine Dokumentation für jede Automatisierung: was sie tut, was sie auslöst, welche Daten sie verschiebt, wie häufige Fehler behoben werden und wie sie geändert werden kann, falls sich Ihr Prozess ändert. Ihr Team erhält eine Einführung in das Überwachungs-Dashboard.
Keine Verpflichtungen. Sagen Sie uns, was Sie brauchen, und wir sagen Ihnen, wie wir es lösen würden.
Herausforderung: Die Aufnahme neuer Kunden erforderte die manuelle Erstellung von Konten in 7 verschiedenen Tools: CRM, Projektmanagement, Rechnungsstellung, Dateispeicher, Slack-Kanal, E-Mail-Liste und Analytics-Dashboard
Lösung: Make-Szenario, ausgelöst durch CRM-Deal-Abschluss: erstellt Monday.com-Workspace, Slack-Kanal, Google Drive-Ordner, Xero-Kontakt, fügt zu Mailchimp-Segment hinzu und konfiguriert Analytics-Tracking — alles mit kundenspezifischen Namenskonventionen
Ergebnis: Kunden-Setup von 45 Minuten auf 90 Sekunden reduziert; keine manuelle Dateneingabe mehr in 7 Systemen
Herausforderung: Produktbestandsaktualisierungen über Shopify, Amazon und eBay waren manuell — was zu Überverkäufen und negativen Bewertungen führte
Lösung: Zapier Multi-Zap-Workflow: Bestandsänderungen im Quellsystem werden innerhalb von 2 Minuten auf alle Vertriebskanäle übertragen, mit Bestandsschwellenwert-Warnungen, wenn Artikel niedrige Lagerbestände erreichen
Ergebnis: Überverkaufsvorfälle eliminiert; Bestandssynchronisationszeit von täglichen manuellen Prüfungen auf Echtzeit-Automatik-Updates reduziert
Herausforderung: Kandidatenbewerbungen von LinkedIn, Indeed und der Unternehmenswebsite landeten in drei separaten Postfächern ohne einheitliches Tracking
Lösung: Make-Szenario konsolidiert alle Bewerbungsquellen in einem einzigen ATS (Greenhouse), mit automatischem Parsen von Lebenslaufdaten, Duplikaterkennung und Recruiter-Zuweisung basierend auf Rolle und Standort
Ergebnis: Bearbeitungszeit für Bewerbungen um 75% reduziert; Kandidaten-Reaktionszeit von 3 Tagen auf denselben Tag verbessert
Herausforderung: Signale für Kundenabwanderung waren über Support-Tickets, Nutzungsanalysen und Abrechnungsdaten verstreut — keine einheitliche Ansicht für das Customer-Success-Team
Lösung: Make-Szenario aggregiert Daten aus Intercom (Support), Mixpanel (Nutzung) und Stripe (Abrechnung) zu einem benutzerdefinierten Gesundheits-Score in HubSpot. Warnungen bei niedrigen Scores lösen automatisierte Check-in-Sequenzen aus und kennzeichnen Konten für CSM-Kontaktaufnahme
Ergebnis: Gefährdete Konten im Durchschnitt 3 Wochen früher identifiziert; vierteljährliche Abwanderung um 18% reduziert
Workflow-Backends laufen auf Next.js 16 mit Payload CMS 3, das Automatisierungsregeln über eine Admin-Oberfläche verwaltet. PostgreSQL verarbeitet Ausführungsprotokolle, Status-Tracking und Audit-Trails. Wenn Integrationen benutzerdefinierte Logik über das hinaus benötigen, was Zapier oder Make bieten, entwickeln wir sie direkt — gleiche Codebasis, keine Plattformbeschränkungen.
Wir verwenden Claude, GPT-4o, Deepgram und ElevenLabs täglich in der Produktion — für Programmierung, Content-Generierung, Sprachautomatisierung und Kundeninteraktionen. Wir sind keine Berater, die über KI lesen; wir sind Praktiker, die jede Woche KI-Systeme ausliefern.
Selbst-gehostete Infrastruktur bedeutet, dass Ihre Daten dort bleiben, wo Sie sie kontrollieren. Keine Anbieterbindung an SaaS-Plattformen, die Preise oder Bedingungen ändern können. Vollständige PostgreSQL-Audit-Trails, Ihre eigenen Backups und DSGVO-Konformität in der Architektur integriert.
Von der Erfassung Ihrer aktuellen Prozesse über die Implementierung bis zur laufenden Optimierung — ein Team kümmert sich um alles. Keine Übergabe zwischen Strategieberatern und Entwicklern. Die Person, die Ihre Workflows entwirft, entwickelt und wartet sie auch.
Unsere internen Abläufe basieren auf denselben Automatisierungsmustern, die wir für Kunden implementieren: automatisierte Deployments, Überwachungswarnungen über Telegram, Content-Generierungs-Pipelines und CRM-Synchronisierung. Wir praktizieren, was wir predigen — jede Automatisierungsempfehlung stammt aus echter operativer Erfahrung.
Festpreisprojekte mit klaren Meilensteinen und Leistungen. Sie genehmigen jede Phase, bevor wir zur nächsten übergehen. Keine offene Stundenabrechnung, keine Scope-Creep-Überraschungen. Laufender Support ist eine separate, transparente monatliche Vereinbarung.
Einfache Automatisierungen, die 2-3 Apps verbinden, beginnen bei 2.000-5.000 €. Mehrstufige Workflows mit bedingter Logik, Datentransformation und Fehlerbehandlung liegen bei 5.000-15.000 €. Komplexe Unternehmens-Automatisierungen mit benutzerdefinierten API-Modulen, KI-Integration und Überwachungs-Dashboards kosten 15.000-35.000 €+. Plattform-Abonnementgebühren sind separat — Zapier Starter beginnt bei 19,99 $/Monat für 750 Tasks; Make Basic beginnt bei 9 $/Monat für 10.000 Operationen.
Wählen Sie Zapier, wenn Sie die breiteste App-Abdeckung (7.000+ Integrationen), schnelle lineare Workflows und intelligente Automatisierungserstellung benötigen. Wählen Sie Make, wenn Ihre Workflows komplexe Verzweigungen, Schleifen, Datentransformation erfordern oder wenn Kosteneffizienz bei hohem Volumen wichtig ist — Maks 9-€-Plan beinhaltet 10.000 Operationen vs. Zapiers 750 Tasks für 19,99 $. Viele Unternehmen verwenden beide: Zapier für einfache Integrationen und Make für komplexe Szenarien.
Jede Automatisierung, die wir entwickeln, wird mit Dokumentation geliefert, die erklärt, was sie tut, wie sie ausgelöst wird und wie sie geändert werden kann. Wir schulen Ihr Team in der Verwendung der Plattformoberfläche, um Anpassungen vorzunehmen. Für einfache Änderungen (Aktualisierung einer E-Mail-Adresse, Hinzufügen eines Feld-Mappings) kann Ihr Team die Änderungen eigenständig vornehmen. Für strukturelle Änderungen oder neue Automatisierungen können Sie uns zurückrufen oder wir bieten laufende Support-Retainer an.
Beide Plattformen unterstützen benutzerdefinierte Verbindungen. In Zapier verwenden wir den Webhook-Trigger/-Aktion oder Zapiers Developer Platform, um benutzerdefinierte Integrationen zu erstellen. In Make erstellen wir benutzerdefinierte HTTP-Module, die sich mit jeder API verbinden. Wenn Ihr internes Tool eine API hat — oder auch nur eine Datenbank, die wir abfragen können — können wir es neben nativen App-Verbindungen in Ihre Automatisierungs-Workflows integrieren.
Beide Plattformen haben Ausführungslimits: Zapier zählt Tasks, Make zählt Operationen. Für Workflows mit hohem Volumen optimieren wir durch Batch-Verarbeitung von Operationen, Verwendung von Webhooks anstelle von Polling und Strukturierung von Szenarien zur Minimierung des Operationsverbrauchs. Wenn Plattformlimits zu einem Engpass werden, migrieren wir spezifische Workflows zu n8n (selbst-gehostet, keine Operationslimits) oder benutzerdefinierten Node.js-Pipelines, während wir einfachere Automatisierungen auf Zapier/Make belassen.
Beschreiben Sie die wiederkehrenden Aufgaben, die Sie automatisieren möchten. Wir empfehlen die richtige Plattform, schätzen die Entwicklungszeit und zeigen Ihnen, wie die Automatisierung aussieht, bevor wir einen einzigen Schritt schreiben.
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