Einordnung: Was bezahlt ihr bei Workflow-Automatisierung eigentlich?
Systemklasse: iPaaS / Workflow Automation
Tools wie Make, n8n und Zapier verbinden Systeme, transformieren Daten und orchestrieren Prozesse. Der Wert entsteht, wenn Automatisierung im Alltag stabil läuft – nicht nur in der Demo.
Deshalb ist „Kosten“ immer auch Run-Kosten: Wer übernimmt Ownership? Wie wird reprocessed? Was passiert bei Rate Limits, Duplikaten, Fehlerdaten?
Einstieg: iPaaS & Automatisierung Hub
Kurzregel für Kostenprognosen
- Kosten ~ Volumen × Steps × Fehlerquote (vereinfacht)
- Steps reduzieren (Filter, Batching, Delta) ist oft der schnellste Hebel.
- Betrieb automatisieren (Alerts/Reprocessing/Runbooks) senkt Hidden Costs.
Die 3 Kostentreiber (die in Angeboten oft untergehen)
Kostenhebel 1: Preismodell (Tasks/Operations/Executions)
- SaaS-Automation wird meist nach „Runs/Tasks/Operations“ bepreist – nicht nach Nutzerzahl.
- Ein Workflow mit vielen Schritten skaliert Kosten schneller als ein einzelner Trigger/Action Flow.
- API-Limits (Rate Limits) erzeugen Retries – das kann Kosten indirekt erhöhen.
Kostenhebel 2: Integrationskomplexität (und Fehlerfälle)
- Der TCO-Treiber ist oft nicht Lizenz, sondern Betrieb: Monitoring, Fehlerhandling, Reprocessing.
- Wenn ihr Fehler manuell nacharbeitet, zahlt ihr „Hidden Costs“ in Support-Zeit.
- Idempotenz (Upsert statt Create) reduziert Dubletten und Rework.
Kostenhebel 3: Datenvolumen & Frequenz
- 10.000 Datensätze einmal pro Woche ist anders als 500 Datensätze pro Stunde.
- Batching/Delta-Updates senken Runs, verringern Fehler und sparen Zeit.
- SLA/SLO-Anspruch entscheidet, wie viel Betrieb wirklich nötig ist.
Kosten-Orientierung: Make vs n8n Self-Hosted vs Zapier (Mini-Matrix)
Keine Preislisten, sondern Kostenlogik. Pläne ändern sich – das Muster bleibt.
| Kriterium | Make (SaaS) | n8n Self-Hosted | Zapier |
|---|---|---|---|
| Time-to-Value | sehr gut | gut (Setup nötig) | sehr gut |
| Kosten bei hohem Volumen | mittel (Ops-basiert) | gut (abhängig von Betrieb) | kritisch (Task-basiert) |
| Datenhoheit/On-Prem | eingeschränkt | sehr gut | eingeschränkt |
| Betriebsaufwand | niedrig–mittel | mittel–hoch | niedrig |
| Governance/Skalierung | mittel | gut (mit Ops) | mittel |
Wenn du den Vendor-Vergleich brauchst: Make vs n8n · Power Automate vs Make
Make Free vs Pro / n8n Self-Hosted vs Cloud / Zapier: wie du es sinnvoll entscheidest
Make: gut bei schneller Time-to-Value
- Stark, wenn ihr schnell produktiv werden wollt, ohne eigenes Ops-Team.
- Kosten steigen mit Operations – besonders bei großen Szenarien mit vielen Steps.
- Sinnvoll, wenn ihr Workflows schlank haltet (wenige Steps, saubere Filter, Batching).
n8n Self-Hosted: gut bei Datenhoheit & planbarer Skalierung
- Self-hosting: Lizenz/Plan ist nur ein Teil – Betrieb (Server, Updates, Backups, Monitoring) kommt dazu.
- Skaliert oft besser bei vielen Runs, wenn ihr Ops/Betrieb sauber aufsetzt.
- Wichtig: Queue/DB/Backups und ein klares Betriebsmodell.
Zapier: gut für sehr einfache Use Cases – aber Achtung Kostenfallen
- Zapier ist häufig extrem schnell für Standard-Zaps, besonders im Marketing/RevOps Umfeld.
- Kosten können stark steigen, wenn ihr mehrstufige Flows, hohe Task-Zahlen oder komplexe Filter braucht.
- Preismodell zwingt oft zu Upgrades, sobald Volumen wächst oder Premium-Apps nötig sind.
Zapier-Preisfalle: wo Kosten im Alltag explodieren
Preisfalle 1: Tasks explodieren bei mehrstufigen Zaps
Ein Zap mit 8 Schritten ist selten „nur“ 1 Task pro Trigger. Je nach Modell zählen einzelne Actions/Steps separat – und Retries/Fehlerpfade erhöhen die Anzahl weiter.
Preisfalle 2: Filter/Paths/Formatter als Multiplikator
Sobald ihr verzweigt (Paths), filtert oder Daten transformiert, steigt Komplexität und damit häufig der Task-Verbrauch. Viele Unternehmen unterschätzen, dass „nice-to-have“ Logik plötzlich teuer wird.
Preisfalle 3: Premium-Apps + Governance
Manche Integrationen erfordern höhere Pläne oder Premium-Apps. Dazu kommen Governance-Themen (wer darf was bauen?), was oft zusätzliche Controls/Pläne nach sich zieht.
Pragmatischer Gegencheck: Schätze pro Use Case (1) Trigger/Monat, (2) Steps pro Run, (3) erwartete Fehlerquote/Retry. Dann prüfe, wie schnell du in den nächsten Plan rutschst.
TCO rechnen (3 Jahre): Ein einfaches Modell, das in der Praxis funktioniert
Ich nutze für KMU oft ein 3-Jahres-Modell, weil es Wachstum und Betriebsrealität abbildet.
TCO-Baustein A: Lizenz / Subscription
- Monatlicher Plan (Operations/Tasks/Seats – je nach Tool)
- Add-ons (Premium Apps, SSO, Audit Logs, höhere Limits)
- Umgebung(en): Prod + Staging (falls separat bepreist)
TCO-Baustein B: Betrieb (Run)
- Monitoring/Alerting, Reprocessing, Incident-Prozess (Runbooks)
- Admin/Owner Zeit pro Woche (Änderungen, Fehler, Releases)
- Security/Compliance (z.B. Secrets Management, Logging, Audit)
TCO-Baustein C: Implementierung & Weiterentwicklung
- Initiale Workflows + Datenmapping + Tests
- Änderungen in Quellsystemen (API-Versionen, Felder, neue Prozesse)
- Skalierung: neue Teams/Standorte/Channels
Praxisbeispiel & Kostensenker (ohne Toolwechsel)
Beispiel: ERP ↔ PIM ↔ Shop Sync (typischer Mittelstand)
- Trigger: Artikel/Preis/Bestand Änderungen (Delta) → PIM/Shop
- Risiken: Dubletten, Teillieferungen, Rate Limits, Fehlerdaten
- Kostentreiber: Anzahl Steps pro Lauf + Reprocessing + Supportzeit
Kosten senken ohne Toolwechsel
- Delta-Updates statt Full Sync (reduziert Runs & Fehler)
- Batching (100 Datensätze pro Lauf statt 100 Läufe)
- Idempotent designen (Upsert) → weniger Dubletten/Manueller Fix
- Fehlerpfade: Dead-letter/Retry mit Limits + Alerting
Häufige Fragen
Erstberatung: Kosten-Check für eure Automatisierung (vendor-neutral)
Ich helfe systemunabhängig, eure Workflows so zu gestalten, dass Kosten planbar bleiben: Delta/Batching, Idempotenz, Fehlerpfade, Monitoring/Reprocessing und ein realistisches TCO-Modell. Ergebnis: weniger Plan-Upgrades „aus Versehen“ und weniger Support-Aufwand.