Make Tutorial — Workflows erstellen von Grund auf

Make (ehemals Integromat) hat sich als eine der leistungsstärksten No-Code-Plattformen für Workflow-Automatisierung etabliert. Mit über 1'500 App-Integrationen und einem intuitiven visuellen Editor können Sie in wenigen Minuten Workflows erstellen, die Stunden manueller Arbeit ersetzen. Dieses Tutorial führt Sie von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen AI-integrierten Workflows — mit fünf praxisnahen Beispielen zum Nachbauen.

Make verstehen: Grundkonzepte und Terminologie

Bevor Sie Ihren ersten Workflow erstellen, sollten Sie die Kernbegriffe von Make kennen:

Die wichtigsten Begriffe

Begriff	Erklärung
Szenario	Ein kompletter Workflow in Make, bestehend aus mehreren verbundenen Modulen
Modul	Ein einzelner Schritt im Workflow (z. B. „Email lesen", „Daten speichern")
Verbindung	Die Verknüpfung zwischen zwei Modulen — definiert den Datenfluss
Trigger	Das Modul, das den Workflow startet (z. B. „neues Formular eingereicht")
Operation	Jede Aktion, die ein Modul ausführt — wird für die Abrechnung gezählt
Router	Verzweigt den Workflow in mehrere parallele Pfade
Filter	Bedingung, die bestimmt, ob der nächste Schritt ausgeführt wird
Bundle	Ein Datensatz, der durch den Workflow fliesst
Mapping	Die Zuordnung von Datenfeldern zwischen Modulen

Der visuelle Editor

Makes Stärke ist der visuelle Szenario-Editor. Im Gegensatz zu textbasierten Tools wie n8n sehen Sie Ihren gesamten Workflow als visuelles Flussdiagramm. Jedes Modul ist ein Kreis, Verbindungen sind Linien, und Sie können den Datenfluss in Echtzeit verfolgen.

Ersten Workflow erstellen: Schritt-für-Schritt

Schritt 1: Account erstellen und einrichten

1. Gehen Sie zu make.com und erstellen Sie einen kostenlosen Account
2. Sie erhalten automatisch den Free Plan mit 1'000 Operations pro Monat
3. Nach der Anmeldung landen Sie im Dashboard

Schritt 2: Neues Szenario anlegen

1. Klicken Sie auf „Create a new scenario"
2. Der visuelle Editor öffnet sich mit einem leeren Szenario
3. Sie sehen einen grossen „+"-Button in der Mitte — das ist Ihr Startpunkt

Schritt 3: Trigger-Modul hinzufügen

1. Klicken Sie auf das „+" und suchen Sie die gewünschte App (z. B. „Google Sheets")
2. Wählen Sie den Trigger: „Watch New Rows" (überwacht neue Zeilen)
3. Verbinden Sie Ihren Google-Account (OAuth-Anmeldung)
4. Wählen Sie das Spreadsheet und das Arbeitsblatt aus

Schritt 4: Aktions-Modul hinzufügen

1. Klicken Sie auf das „+" rechts neben dem Trigger
2. Suchen Sie die Ziel-App (z. B. „Slack")
3. Wählen Sie die Aktion: „Send a Message"
4. Verbinden Sie Ihren Slack-Account
5. Konfigurieren Sie die Nachricht mit Mapping (Daten aus dem Trigger einfügen)

Schritt 5: Testen und aktivieren

1. Klicken Sie auf „Run once" zum Testen
2. Überprüfen Sie die Ergebnisse im Ausführungsprotokoll
3. Wenn alles funktioniert: „Scheduling" aktivieren (z. B. alle 15 Minuten)

5 praktische Workflow-Beispiele mit Anleitung

Workflow 1: Lead-Notification (Typeform → Slack → Google Sheets)

Anwendungsfall: Jedes Mal, wenn ein Lead ein Kontaktformular ausfüllt, werden Sie sofort benachrichtigt und die Daten automatisch gespeichert.

Module:

1. Typeform — Watch Responses: Trigger bei neuer Formular-Einreichung
2. Slack — Send a Message: Benachrichtigung im Sales-Channel mit Lead-Daten
3. Google Sheets — Add a Row: Lead-Daten in CRM-Spreadsheet speichern

Konfiguration Schritt für Schritt:

1. Erstellen Sie ein neues Szenario und wählen Sie Typeform als Trigger
2. Verbinden Sie Ihren Typeform-Account und wählen Sie das Formular
3. Fügen Sie ein Slack-Modul hinzu → „Send a Message"
4. Konfigurieren Sie die Nachricht:

- Channel: #sales-leads - Text: „Neuer Lead: {Name} - {Email} - {Unternehmen}"

1. Fügen Sie Google Sheets hinzu → „Add a Row"
2. Mappen Sie die Felder: Name, Email, Unternehmen, Datum
3. Testen Sie mit einer Test-Einreichung
4. Aktivieren Sie das Scheduling

Geschätzte Setup-Zeit: 15–20 Minuten

Workflow 2: Social Media Automation (RSS → AI Text → Social Post)

Anwendungsfall: Neue Blog-Artikel werden automatisch für Social Media aufbereitet und gepostet.

Module:

1. RSS — Watch RSS Feed Items: Neue Artikel im Blog-Feed erkennen
2. OpenAI (ChatGPT) — Create a Completion: AI generiert Social-Media-Text
3. LinkedIn — Create a Post oder Twitter — Create a Tweet: Post veröffentlichen

Konfiguration:

1. RSS-Modul: Blog-Feed-URL eingeben (z. B. Ihr WordPress RSS-Feed)
2. OpenAI-Modul konfigurieren:

- Model: GPT-4o - Prompt: „Erstelle einen professionellen LinkedIn-Post basierend auf folgendem Artikel. Titel: {Titel}. Zusammenfassung: {Beschreibung}. Der Post soll informativ, max. 200 Wörter lang und mit einem Call-to-Action versehen sein."

1. LinkedIn-Modul: AI-generierten Text als Post-Inhalt mappen
2. Optional: Filter hinzufügen, der nur Artikel einer bestimmten Kategorie verarbeitet

Geschätzte Setup-Zeit: 25–30 Minuten

Workflow 3: Invoice Processing (Email → PDF-Extraktion → Buchhaltung)

Anwendungsfall: Eingehende Rechnungen per Email werden automatisch erkannt, die Daten extrahiert und in die Buchhaltungssoftware übertragen.

Module:

1. Email — Watch Emails: Neue Emails mit PDF-Anhängen überwachen
2. Filter: Nur Emails mit „Rechnung" im Betreff oder Anhang filtern
3. PDF.co — Extract Text from PDF: Rechnungsdaten aus PDF extrahieren
4. OpenAI — Create a Completion: AI extrahiert strukturierte Daten (Betrag, Datum, Lieferant)
5. Google Sheets — Add a Row: Daten in Rechnungsliste eintragen

Konfiguration:

1. Email-Modul: IMAP oder Gmail verbinden, Filter auf Anhänge setzen
2. Filter-Modul: Bedingung „Attachment name contains .pdf"
3. PDF.co: PDF-Anhang als Input, Text-Extraktion als Output
4. OpenAI-Prompt: „Extrahiere aus folgendem Rechnungstext: Rechnungsnummer, Datum, Lieferant, Nettobetrag, MwSt, Bruttobetrag. Gib das Ergebnis als JSON zurück."
5. JSON parsen und in Google Sheets mappen

Geschätzte Setup-Zeit: 30–40 Minuten

Workflow 4: CRM-Sync (HubSpot ↔ Google Sheets)

Anwendungsfall: Bidirektionale Synchronisation zwischen HubSpot CRM und einer Google Sheets-Übersicht.

Module (Szenario A: HubSpot → Sheets):

1. HubSpot — Watch Contacts: Neue oder aktualisierte Kontakte überwachen
2. Google Sheets — Search Rows: Prüfen, ob Kontakt bereits existiert
3. Router: Verzweigung basierend auf Suchergebnis
4. Google Sheets — Add a Row (neuer Kontakt) oder Update a Row (bestehender Kontakt)

Module (Szenario B: Sheets → HubSpot):

1. Google Sheets — Watch Changes: Änderungen in der Übersicht erkennen
2. HubSpot — Search Contacts: Kontakt in HubSpot finden
3. HubSpot — Update a Contact: Kontaktdaten aktualisieren

Tipp: Verwenden Sie eine „Sync-Status"-Spalte in Google Sheets, um Endlosschleifen zu vermeiden.

Geschätzte Setup-Zeit: 45–60 Minuten (beide Richtungen)

Workflow 5: AI Content Pipeline (Webhook → GPT → WordPress)

Anwendungsfall: Ein Webhook empfängt ein Content-Briefing, GPT generiert einen Artikel-Entwurf, der als Draft in WordPress gespeichert wird.

Module:

1. Webhooks — Custom Webhook: Empfängt JSON mit Titel, Keywords, Zielgruppe
2. OpenAI — Create a Completion: Generiert Artikelentwurf basierend auf Briefing
3. OpenAI — Create a Completion: Generiert Meta-Description und SEO-Title
4. WordPress — Create a Post: Entwurf als Draft speichern

Konfiguration:

1. Webhook erstellen und URL kopieren
2. Erster OpenAI-Call:

- System-Prompt: „Du bist ein professioneller Content-Writer für B2B-Unternehmen in der Schweiz." - User-Prompt: „Schreibe einen Fachartikel zum Thema: {Titel}. Keywords: {Keywords}. Zielgruppe: {Zielgruppe}. Länge: 1'500 Wörter."

1. Zweiter OpenAI-Call für SEO-Metadaten
2. WordPress-Modul: Status „draft", Titel und Content mappen

Geschätzte Setup-Zeit: 30–35 Minuten

Make AI-Features: AI Operations Module

Make hat 2024/2025 umfangreiche AI-native Features eingeführt, die Workflows intelligenter machen:

AI Operations Module

Diese Module sind direkt in Make integriert — ohne externe API-Konfiguration:

Modul	Funktion	Anwendungsbeispiel
AI Text Generator	Texte generieren basierend auf Prompts	Produktbeschreibungen, Social Posts
AI Summarizer	Texte zusammenfassen	Meeting-Notizen, Artikel-Summaries
AI Translator	Texte übersetzen	Mehrsprachiger Content
AI Classifier	Texte kategorisieren	Email-Triage, Support-Ticket-Routing
AI Analyzer	Daten analysieren und Insights extrahieren	Sentiment-Analyse, Keyword-Extraktion

Integration externer AI-Dienste

Zusätzlich zu den nativen AI-Modulen integriert Make:

• OpenAI (GPT-4, GPT-4o): Vollständige API-Integration
• Anthropic (Claude): Für komplexe Textanalyse
• Google Gemini: Multimodale AI-Verarbeitung
• Stability AI: Bildgenerierung in Workflows
• ElevenLabs: Text-to-Speech-Generierung

Fortgeschrittene Make-Techniken

Router und Filter für komplexe Logik

Router sind eines der mächtigsten Features in Make. Sie erlauben es, einen Workflow in mehrere parallele Pfade zu verzweigen:

Beispiel: Intelligentes Lead-Routing

1. Trigger: Neues Formular eingereicht
2. Router mit 3 Pfaden:

- Pfad 1 (Enterprise): Filter: Unternehmensgrösse > 200 Mitarbeitende → Senior Sales benachrichtigen
- Pfad 2 (KMU): Filter: Unternehmensgrösse 10–200 → Standard Sales-Prozess
- Pfad 3 (Freelancer): Filter: Unternehmensgrösse < 10 → Self-Service-Email senden

Vertiefen Sie Ihr Wissen:

>

- AI Automation Tools und Plattformen

• AI Automation mit Make
• Make vs Zapier im Direktvergleich
• Power Automate und AI
• n8n Tutorial: Workflows erstellen
• Power Automate vs Make im Vergleich
• Zapier Tutorial: Workflows erstellen

Jeder Pfad kann eigene Module, Filter und Aktionen enthalten. So können Sie komplexe Geschäftslogik ohne Code abbilden.

Iterators und Aggregators

Für die Verarbeitung von Arrays und Listen bietet Make zwei spezielle Module:

• Iterator: Zerlegt ein Array in einzelne Bundles (z. B. alle Zeilen eines CSV-Exports einzeln verarbeiten)
• Aggregator: Fasst mehrere Bundles zu einem zusammen (z. B. alle verarbeiteten Ergebnisse in eine einzige Email zusammenfassen)

Custom Webhooks als universelle Trigger

Custom Webhooks machen Make zu einer universellen Integrationsplattform:

1. Erstellen Sie einen Webhook in Make → Sie erhalten eine eindeutige URL
2. Diese URL kann von jedem System aufgerufen werden (CRM, Website-Formular, andere Tools)
3. Der Webhook empfängt JSON-Daten und startet den Workflow

Tipp: Validieren Sie eingehende Webhook-Daten mit einem JSON-Schema, um Fehler durch unerwartete Payloads zu vermeiden.

Error Handling und Monitoring

Zuverlässige Workflows brauchen gutes Error Handling:

• Break-Direktive: Stoppt den Workflow und markiert die Execution als fehlerhaft
• Resume-Direktive: Setzt den Workflow mit einem Ersatzwert fort
• Commit-Direktive: Speichert die bisherigen Ergebnisse und bricht ab
• Rollback-Direktive: Macht alle bisherigen Aktionen rückgängig

Richten Sie Email- oder Slack-Benachrichtigungen für fehlgeschlagene Szenarien ein, damit Sie Probleme sofort erkennen.

Tipps und Best Practices

Performance optimieren

• Operations sparen: Verwenden Sie Filter, um unnötige Verarbeitungen zu vermeiden
• Aggregator nutzen: Fassen Sie mehrere Bundles zusammen, bevor Sie eine Aktion ausführen
• Error Handling: Fügen Sie Error-Handler an kritische Module an
• Scheduling klug wählen: Nicht jeder Workflow muss alle 5 Minuten laufen

Fehler vermeiden

• Testen Sie immer mit „Run once" bevor Sie Scheduling aktivieren
• Verwenden Sie Variablen statt hardcodierter Werte
• Dokumentieren Sie Ihre Szenarien mit Notizen und Beschreibungen
• Erstellen Sie Backups (Blueprint exportieren) vor grösseren Änderungen
• Überwachen Sie die Operation-Nutzung um unerwartete Kosten zu vermeiden

Skalierung

• Ordnerstruktur: Organisieren Sie Szenarien in Ordnern nach Abteilung oder Funktion
• Wiederverwendbare Webhooks: Erstellen Sie zentrale Webhooks für häufig genutzte Trigger
• Team-Collaboration: Nutzen Sie Team-Features für gemeinsame Szenarien
• Monitoring: Richten Sie Benachrichtigungen für fehlgeschlagene Szenarien ein

Preisübersicht in CHF

Make bietet flexible Preismodelle, die für Schweizer KMU attraktiv sind:

Plan	Preis (ca. CHF/Monat)	Operations	Szenarien	Besonderheiten
Free	CHF 0	1'000	2 aktive	Ideal zum Testen
Core	CHF 9.50	10'000	Unbegrenzt	Für Einsteiger
Pro	CHF 16.50	10'000	Unbegrenzt	Custom Functions, Priority
Teams	CHF 29.50	10'000	Unbegrenzt	Team-Features, Rollen
Enterprise	Auf Anfrage	Custom	Unbegrenzt	SSO, SLA, dedizierter Support

Hinweis: Zusätzliche Operations können bei allen Plänen dazugebucht werden. Die Preise sind Richtwerte und können je nach Wechselkurs variieren.

Kostenbeispiele für typische KMU-Szenarien

• Startup (5 Workflows): Free oder Core Plan — ca. CHF 0–10/Monat
• KMU (20 Workflows): Pro Plan mit 40'000 Operations — ca. CHF 30/Monat
• Agentur (50+ Workflows): Teams Plan — ca. CHF 80–150/Monat

Im Tool-Vergleich finden Sie eine detaillierte Gegenüberstellung der Kosten von Make, n8n und Zapier.

Häufig gestellte Fragen

Brauche ich Programmierkenntnisse für Make?

Nein, Make ist eine No-Code-Plattform, die ohne Programmierkenntnisse bedient werden kann. Der visuelle Editor ermöglicht es, Workflows per Drag-and-Drop zu erstellen. Für fortgeschrittene Anwendungen wie Custom Functions oder JSON-Manipulation sind Grundkenntnisse hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Die meisten KMU-Workflows lassen sich vollständig ohne Code erstellen.

Wie unterscheidet sich Make von n8n?

Make ist eine cloud-basierte No-Code-Plattform mit visuellem Editor und einfacher Bedienung. n8n ist eine Open-Source-Alternative, die auch self-hosted betrieben werden kann. Make eignet sich besser für Einsteiger und Teams, die schnell starten wollen. n8n bietet mehr Flexibilität für technische Teams, die volle Kontrolle über ihre Daten wollen. Einen detaillierten Vergleich finden Sie in unserem Make vs n8n Guide.

Wie viele Operations verbraucht ein typischer Workflow?

Der Verbrauch hängt von der Workflow-Komplexität ab. Ein einfacher 3-Modul-Workflow (Trigger → Aktion → Speichern) verbraucht 3 Operations pro Durchlauf. Bei 100 Durchläufen pro Tag sind das 300 Operations täglich oder ca. 9'000 pro Monat. Komplexere Workflows mit Schleifen, Routern und AI-Modulen verbrauchen entsprechend mehr. Starten Sie mit dem Free Plan und beobachten Sie Ihren Verbrauch.

Ist Make DSGVO- und nDSG-konform?

Make speichert Daten auf Servern in der EU (primär in der EU-Region). Für Schweizer Unternehmen, die dem neuen Datenschutzgesetz (nDSG) unterliegen, ist Make grundsätzlich nutzbar, sofern ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) abgeschlossen wird. Sensible Daten sollten mit Vorsicht verarbeitet werden. Für Unternehmen mit strengen Datenschutzanforderungen kann Self-Hosted n8n eine Alternative sein.

Kann ich Make mit AI-Tools wie ChatGPT verbinden?

Ja, Make bietet native Integrationen für OpenAI (ChatGPT/GPT-4), Anthropic (Claude), Google Gemini und weitere AI-Dienste. Zusätzlich gibt es die eigenen AI Operations Module, die ohne externe API-Keys funktionieren. Typische AI-Workflows umfassen Textgenerierung, Zusammenfassung, Übersetzung und Klassifizierung. Der AI Content Pipeline-Workflow in diesem Tutorial zeigt ein konkretes Beispiel.

Fazit: Make als Einstieg in die Workflow-Automation

Make ist die ideale Plattform für Unternehmen und Teams, die schnell und ohne Programmierkenntnisse in die AI Automation einsteigen möchten. Der visuelle Editor macht komplexe Workflows verständlich, die über 1'500 Integrationen decken nahezu jeden Anwendungsfall ab, und die AI-Module ermöglichen intelligente Automatisierungen.

Starten Sie mit einem einfachen Workflow — dem Lead-Notification-Beispiel aus diesem Tutorial — und erweitern Sie schrittweise. Mit Make lernen Sie die Grundprinzipien der Workflow-Automation, die auch auf andere Plattformen übertragbar sind.