[ 12편 ] 자피어(Zapier) vs. 메이크(Make): 나에게 맞는 노코드 자동화 툴 선택 가이드

2025년, 노코드 자동화의 두 거인을 만나다

2025년 현재, 노코드¹/ 로우코드² 기술은 더 이상 소수의 기술 전문가를 위한 도구가 아닙니다.

시장조사기관 마켓앤드마켓에 따르면, 2020년 약 17조 원 규모였던 노코드¹/ 로우코드² 시장은 2025년 455억 달러(약 60조 원) 규모로 성장할 것으로 전망됩니다.

이러한 폭발적인 성장은 '시민 개발자³'라는 새로운 주체가 등장하며 가능해졌습니다.

이들은 코딩 지식 없이도 자신의 아이디어를 현실화하고, 반복적인 업무를 혁신적으로 단축하여 비즈니스 민첩성을 극대화하고 있습니다.

이 변화의 핵심에는 복잡한 워크플로우를 단순하게 만들어주는 자동화 툴이 있으며, 그중에서도 자피어(Zapier)와 메이크(Make)는 개인과 소규모 팀에게 가장 강력한 선택지로 꼽힙니다.

두 플랫폼은 닮은 듯 다른 철학과 구조를 가지고 있어, 사용자의 목표와 필요에 따라 그 효용성이 극명하게 갈립니다.

이 보고서는 단순한 기능 목록 비교를 넘어, 두 플랫폼이 가진 근본적인 철학, 사용자 인터페이스, 복잡한 워크플로우 처리 능력, 그리고 비용 모델의 차이를 심층적으로 분석합니다.

또한, 2025년 최신 트렌드인 인공지능(AI¹⁴) 연동 기능을 면밀히 검토하고, 독자가 직접 따라 해볼 수 있는 구체적인 실습 예시를 제공하여, 각자의 상황에 맞는 최적의 툴을 선택할 수 있는 실질적인 가이드를 제시합니다.

 

💡섹션 1: 핵심 철학과 디자인 언어의 이해

1.1 자피어(Zapier): '누구나, 즉시, 연결'

Zapier: Automate AI Workflows, Agents, and Apps

 

자피어의 역사는 "컴퓨터가 더 많은 일을 해야 한다"는 단순하면서도 강력한 믿음에서 시작되었습니다.

이들의 핵심 미션은 "모든 사람이 자동화를 활용할 수 있도록 돕는 것"이며, 이를 위해 사용자 친화성과 접근성을 최우선 가치로 삼고 있습니다.

자피어는 '성장보다는 완벽을 추구하고', '피드백을 통해 성장하며', '도구를 만들어 로봇처럼 일한다'는 철학을 통해 기술의 복잡성을 철저히 숨기는 데 모든 역량을 집중합니다.

이러한 철학은 자피어의 디자인 언어에 고스란히 반영되어 있습니다.

자피어의 인터페이스는 직관적인 선형 구조를 특징으로 합니다.

자동화의 모든 단계가 트리거⁵와 액션⁶이라는 명확한 개념으로 구성되어, 사용자는 마치 체크리스트를 따라가듯 순서대로 워크플로우를 설정할 수 있습니다.

이러한 단계별 접근 방식은 자동화에 익숙하지 않은 초보자나 마케터가 부담 없이 자동화를 시작하고 빠르게 결과를 도출하는 데 최적화되어 있습니다.

자피어의 압도적인 8,000개 이상 앱 연동 생태계 역시 기술의 복잡성을 숨기려는 그들의 철학에서 비롯됩니다.

대부분의 비즈니스 도구들이 이미 연결되어 있으므로, 사용자는 별도의 코딩이나 API⁷ 설정을 고민할 필요 없이 오직 '연결'과 '자동화'라는 본질에만 집중할 수 있습니다.

1.2 메이크(Make): '모든 것을 시각적으로 오케스트라'

Real-time visual orchestration for AI agents and automations

 

메이크는 2022년 '인테그로매트(Integromat)'에서 '메이크(Make)'로 리브랜딩하며 새로운 비전을 제시했습니다.

그들의 철학은 단순한 연결을 넘어, 마치 오케스트라의 지휘자처럼 다양한 앱과 데이터를 하나의 거대한 시각적 시나리오¹⁰로 통합하고 제어하는 것입니다.

이러한 접근 방식은 사용자가 워크플로우의 전체 흐름을 한눈에 파악하고, 데이터의 움직임을 시각적으로 통제할 수 있도록 만듭니다.

메이크의 디자인 언어는 드래그 앤 드롭 기반의 시각적인 캔버스 인터페이스로 구현됩니다.

사용자는 마치 마인드맵을 그리듯 모듈¹¹들을 배치하고 연결하여 데이터의 흐름을 설계합니다.

이 비주얼 캔버스는 경로가 여러 갈래로 나뉘는 복잡한 비즈니스 로직이나 데이터 처리 워크플로우에 탁월합니다.

그러나 이러한 유연성과 통제권은 동시에 상대적으로 높은 학습 곡선을 요구합니다.

초보자에게는 다양한 옵션과 모듈의 의미가 장벽처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 일단 익숙해지면, 오류 발생 시 문제의 원인을 시각적으로 추적하고 디버깅하는 데 매우 유리하다는 장점을 제공합니다.

 

🛠️섹션 2: 주요 기능 및 성능 심층 비교

2.1 앱 통합 생태계: 누가 더 넓고 깊은가?

앱 통합 생태계는 자동화 툴의 핵심 경쟁력입니다.

2025년 현재, 자피어는 8,000개가 넘는 앱을 지원하며 압도적인 통합 수를 자랑합니다.

이는 사용자가 이미 사용하고 있는 SaaS⁴ 툴이 자피어에 연결되어 있을 가능성이 매우 높다는 것을 의미합니다.

이러한 확장성은 별도의 커스텀 작업 없이 즉시 자동화를 시작할 수 있다는 강력한 이점을 제공하며, '빠른 실행'을 중시하는 시장의 요구에 부합합니다.

 

반면, 메이크는 약 2,400개 이상의 앱을 지원하지만, 그 강점은 커스텀 API⁷ 연결과 같은 깊이 있는 기능에 있습니다.

이는 메이크가 수많은 '기성복'을 제공하는 자피어와 달리, '맞춤복'을 제작할 수 있는 도구를 제공한다는 것을 의미합니다.

즉, 복잡한 사내 시스템이나 특정 API⁷를 활용해야 하는 기업 환경에는 메이크가 더 적합한 선택이 될 수 있습니다.

단순히 연동 앱의 수를 비교하는 것은 표면적인 분석일 뿐이며, 사용자의 목적에 따라 '광범위한 연결'과 '기술적 한계 돌파' 중 어떤 가치를 더 중요하게 생각하는지가 중요한 선택 기준이 됩니다.

2.2 워크플로우 설계 방식: 'Zap' vs. 'Scenario'

두 플랫폼의 워크플로우 설계 방식은 그들의 철학을 가장 잘 보여주는 부분입니다.

 

자피어의 워크플로우는 'Zap⁸'이라고 불리며, 하나의 트리거⁵와 하나 이상의 액션⁶으로 구성되는 선형적인 모델을 따릅니다.

이 구조는 매우 직관적이고 따라하기 쉽습니다.

예를 들어, '구글 시트에 새로운 행이 추가되면(트리거⁵) → 슬랙에 알림을 보낸다(액션⁶)'와 같은 간단한 자동화에 최적화되어 있습니다.

 

메이크의 워크플로우는 '시나리오¹⁰'라고 불리며, 여러 모듈¹¹을 캔버스에 배치하고 데이터의 흐름을 화살표로 연결하는 비주얼 캔버스 기반의 모델입니다.

이러한 비선형적 구조는 단순한 'If-Then' 자동화를 넘어, 다단계, 다중 경로, 예외 처리 등 복잡한 비즈니스 로직을 설계하는 데 탁월합니다.

특히 데이터 변환과 흐름 제어가 중요해지는 복잡한 시나리오에서 메이크의 비주얼 캔버스는 진가를 발휘합니다.

2.3 고급 기능 비교: 논리적 분기와 데이터 제어

두 플랫폼은 복잡한 워크플로우를 처리하기 위한 고급 기능을 제공하지만, 그 접근 방식에서 차이가 있습니다.

• 자피어의 'Paths⁹': 자피어의 Paths⁹ 기능은 'If/Then' 논리를 구현하여 워크플로우를 논리적으로 분기시킵니다.
  예를 들어, '폼 제출자의 직군이 마케터라면 마케팅팀 슬랙 채널에 알림'을, '영업 담당자라면 영업팀 CRM에 기록'하는 복잡한 로직을 코딩 없이 구현할 수 있습니다.
  이는 복잡한 로직을 사용자에게 친숙한 형태로 추상화하여 제공하는 자피어의 강점입니다.
  
  
• 메이크의 'Routers¹²'와 'Iterators¹³': 메이크는 Router¹² 모듈¹¹을 사용하여 데이터의 흐름을 여러 갈래로 나누고, 각 경로에 조건 필터를 적용합니다.
  이는 Paths⁹와 유사하지만, 더 시각적이고 유연합니다.
  메이크의 독보적인 기능 중 하나는 Iterator¹³ 모듈¹¹입니다.
  이 모듈은 배열 형태의 데이터를 개별 항목으로 분리하여 각각 처리할 수 있게 해줍니다.
  예를 들어, 하나의 이메일에 여러 개의 첨부파일이 포함되어 있을 때, Iterator¹³는 이 첨부파일 배열을 개별 파일로 분리하여 각각을 구글 드라이브에 저장하는 작업을 가능하게 합니다.
  이러한 기능은 데이터 핸들링과 변환에 있어 메이크가 훨씬 강력하고 섬세한 제어권을 제공한다는 것을 의미합니다.

2.4 2025년 최신 트렌드: AI 자동화의 진화

2025년 현재, 자피어와 메이크 모두 AI¹⁴ 기능을 통합하여 단순 반복을 넘어선 '지능형 자동화'를 추구하고 있습니다.

• 자피어의 AI¹⁴: 자피어는 AI Actions¹⁵와 AI Copilot¹⁶을 통해 AI¹⁴ 기능을 사용자 경험에 녹여내고 있습니다.
  별도의 OpenAI API⁷ 키 관리 없이도 AI¹⁴ 챗봇을 만들거나, 자연어 프롬프트를 통해 워크플로우를 즉시 구축할 수 있는 등, '쉬운 접근성'에 초점을 맞추고 있습니다.
  이는 AI¹⁴를 누구나 쉽게 사용할 수 있는 또 하나의 '액션⁶'으로 민주화시키는 자피어의 전략을 보여줍니다.
  
  
• 메이크의 AI¹⁴: 메이크는 AI Agents¹⁷와 RAG¹⁸ (Retrieval-Augmented Generation) 컴포넌트를 통해 더 복잡하고 강력한 AI¹⁴ 파이프라인 구축을 지원합니다.
  사용자가 자체 LLM 키를 연결하고, 벡터 데이터베이스와 연동하여 AI¹⁴가 더 정확하고 맥락에 맞는 답변을 생성하도록 만들 수 있습니다.
  메이크의 AI¹⁴ 전략은 AI¹⁴를 복잡한 워크플로우의 일부로 정교하게 제어할 수 있는 '모듈¹¹'로 접근하는 데 중점을 둡니다.

표 1. Zapier vs. Make: 핵심 기능 및 특성 비교 (2025년 9월 기준)

구분	자피어(Zapier)	메이크(Make)
핵심 철학	누구나, 즉시, 연결	모든 것을 시각적으로 오케스트라
인터페이스	선형적, 단계별	시각적, 드래그 앤 드롭 캔버스
워크플로우	간단하고 명확한 Zap	복잡한 다단계 Scenario
앱 통합 수	약 8,000+개 (최대)	약 2,400+개 (API 지원)
고급 기능	Paths (논리적 분기), Formatter	Routers, Iterators, Aggregators
AI 기능	AI Actions, Copilot (쉬운 접근)	AI Agents, RAG 컴포넌트 (고급 파이프라인)
사용자 대상	입문자, 마케터, 개인	중급 이상, 개발자, 복잡한 자동화

 

💰섹션 3: 요금제 및 비용 효율성 완벽 분석

3.1 사용량 계산 방식: 'Task' vs. 'Operation'의 함정

두 플랫폼의 비용 효율성을 이해하려면 먼저 사용량 계산 방식의 차이를 정확히 알아야 합니다.

• 자피어의 'Task¹⁹':
  자피어는 트리거⁵ 이후 실행되는 각 액션⁶을 'Task¹⁹'로 계산합니다.
  예를 들어, '구글 폼 제출(트리거⁵)' → '구글 시트 기록(액션⁶)' → '슬랙 알림(액션⁶)'은 총 2개의 Task¹⁹를 소모합니다.
  이 방식은 매우 직관적이어서 사용자가 쉽게 자신의 사용량을 예측하고 예산을 관리할 수 있다는 장점이 있습니다.
  
  
• 메이크의 'Operation²⁰':
  메이크는 시나리오¹⁰ 내의 모든 모듈¹¹ 실행을 'Operation²⁰'으로 계산합니다.
  심지어 트리거⁵ 모듈¹¹도 1 Operation²⁰으로 간주됩니다.
  같은 워크플로우를 메이크로 구성하면, '구글 폼 감지(트리거⁵)' → '구글 시트 기록(모듈¹¹)' → '슬랙 알림(모듈¹¹)'은 총 3개의 Operation²⁰을 소모합니다.
  메이크의 무료 플랜이 1,000 Operation²⁰를 제공하는 반면 자피어의 무료 플랜은 100 Task¹⁹를 제공하기 때문에 표면적으로는 메이크가 더 관대해 보이지만, 복잡한 워크플로우에서는 Operation²⁰이 Task¹⁹보다 훨씬 빠르게 소모될 수 있습니다.
  특히 Iterator¹³와 같은 모듈¹¹을 사용하여 배열 데이터를 처리할 경우, 배열의 항목 수만큼 Operation²⁰이 누적되므로 예측치 못한 비용 상승을 경험할 수 있습니다.

3.2 가성비: 누가 더 합리적인가?

고용량 워크플로우에서는 메이크가 자피어보다 훨씬 비용 효율적입니다.
예를 들어, 메이크의 월 $9 (Core) 요금제는 10,000 Operation²⁰를 제공하는 반면, 자피어의 월 $19.99 (Pro) 요금제는 750 Task¹⁹를 제공합니다.
단위당 비용으로 계산하면 메이크가 압도적으로 저렴하다는 것을 알 수 있습니다.
이 때문에 복잡하고 대량의 데이터를 처리하는 전문가는 메이크를 통해 상당한 비용 절감을 실현할 수 있습니다.

그러나 자피어는 '예측 가능성'에서 우위를 점합니다.
단순한 워크플로우를 여러 개 운영하거나 사용량 변동이 큰 사용자에게는 자피어의 명확한 과금 정책이 더 안정적인 예산 관리를 가능하게 합니다.
결론적으로, '가성비'는 사용자의 워크플로우 복잡성과 볼륨에 따라 달라집니다.

표 2. Zapier vs. Make: 요금제 및 비용 효율성 비교 (2025년 9월 기준)

구분	자피어(Zapier)	메이크(Make)
계산 방식	Task (액션 1개당 1 Task)	Operation (모든 모듈 1개당 1 Operation)
무료 플랜	100 Tasks/월	1,000 Operations/월
유료 플랜 (시작)	Pro: $19.99/월 (750 Tasks)	Core: $9/월 (10,000 Operations)
비용 효율성	단순 워크플로우에 적합, 예측 가능	대용량/복잡한 워크플로우에 매우 효율적

 

👣섹션 4: 실전 가이드: 복잡한 워크플로우 구축

이 섹션에서는 복잡한 워크플로우를 구축하는 두 가지 실전 예시를 통해 자피어와 메이크의 차이점을 심층적으로 비교합니다.

각 툴의 최신 UI를 반영한 단계별 가이드를 제공하며, 어떤 상황에서 어떤 툴이 더 효과적인지 그 장점과 한계를 명확히 짚어드립니다.
(영상은 대략적인 과정만을 보여 줄 수 있도록 했습니다.)

4.1 자피어(Zapier) 실습: Paths로 구현하는 논리적 워크플로우

자피어의 Paths⁹ 기능은 단순한 선형 워크플로우를 넘어, 특정 조건에 따라 다른 작업을 수행하는 'If/Then' 논리를 구현하게 해줍니다.

다음은 구글 폼 응답자의 직군에 따라 다른 슬랙 채널에 알림을 보내는 워크플로우 구축 실습입니다.

• 필요 도구:
  구글 폼, 구글 시트, 슬랙, 자피어 프로페셔널(Professional) 플랜 이상 계정.
  
  
• 실습 단계:
  1. 트리거⁵ 설정:
     자피어 대시보드에서 Create Zap을 클릭합니다.
     트리거⁵ 앱으로 Google Forms를 선택하고, 이벤트로 New Form Response를 지정합니다.
     연결할 구글 폼을 선택한 후 Continue를 누르고, Test trigger를 통해 정상적으로 데이터가 불러와지는지 확인합니다.
     
     
  2. 데이터 저장 액션⁶(Action):
     첫 번째 액션⁶으로 Google Sheets를 선택하고, Create Spreadsheet Row를 지정합니다.
     앞서 트리거⁵에서 받은 구글 폼 응답의 각 항목을 구글 시트의 해당 열에 매핑합니다.
     이 단계는 필수 사항은 아니지만, 데이터 백업을 위해 일반적으로 추가하는 것이 좋습니다.
     
     
  3. Paths⁹ 모듈¹¹ 추가:
     다음 단계로 + 아이콘을 클릭한 후, 자피어의 내장 도구(Built-in Tools) 중 Paths⁹를 선택합니다.
     Paths⁹를 추가하면 Path A와 Path B 두 개의 경로가 자동으로 생성됩니다.
     
     
  4. 경로 A 조건 설정:
     Path A의 설정 아이콘을 클릭하고, 이름을 마케팅팀 알림으로 변경합니다.
     Rules 탭에서 '응답자의 직군' 필드가 '마케터'와 정확히 일치(Exactly matches)하는 조건을 설정합니다.
     이 조건이 참일 때만 이 경로의 다음 단계가 실행됩니다.
     
     
  5. 경로 A 액션⁶ 추가:
     마케팅팀 알림 경로 아래 + 아이콘을 클릭하고, Slack 모듈¹¹을 추가합니다.
     액션⁶으로 Send Channel Message를 선택하고, 메시지를 보낼 채널로 마케팅팀 채널을 지정합니다.
     메시지 내용에 구글 폼의 이름과 이메일 필드를 동적으로 매핑하여 "새로운 마케팅 리드가 도착했습니다: [이름] ([이메일])"과 같이 작성합니다.
     
     
  6. 경로 B 조건 및 액션⁶ 설정:
     4, 5번과 동일한 방식으로 Path B를 영업팀 알림으로 이름을 변경하고, Rules 탭에서 '응답자의 직군'이 '영업 담당자'인 조건을 설정합니다.
     이 경로의 액션⁶으로는 Slack 모듈¹¹의 Send Channel Message를 추가하고, 메시지 수신 채널을 영업팀으로 지정합니다.
     
     
  7. 테스트 및 실행:
     모든 설정이 완료되면, Test & Review 버튼을 통해 각 단계를 테스트하고, 문제가 없으면 Zap⁸을 활성화합니다.
     이제 구글 폼에 제출된 직군에 따라 각기 다른 슬랙 채널에 알림이 전송되는 자동화가 완성됩니다.

자피어(Zapier) 실습: Paths로 구현하는 논리적 워크플로우

• 장점과 한계: 자피어 Paths의 강점과 단점
  • 강점:
    Paths⁹는 직관적인 'If/Then' 논리를 시각적으로 구현하여 비전문가도 쉽게 복잡한 자동화를 만들 수 있습니다.
    각 경로가 명확하게 분리되어 있어 워크플로우의 목적을 빠르게 파악할 수 있으며, 추가적인 코딩이나 복잡한 설정 없이도 다양한 분기 처리가 가능합니다.
    
    
  • 한계:
    Paths⁹는 복잡한 다중 분기에 제한적일 수 있습니다.
    최대 3단계까지 중첩(Nested)하여 사용할 수 있지만, 그 이상 복잡해지면 워크플로우가 관리하기 어려워집니다.
    또한, Paths⁹는 워크플로우의 '선택적 실행'에 초점을 맞추고 있어, 메이크의 Router¹²나 Iterator¹³처럼 데이터를 분리하고 재구성하는 섬세한 제어에는 한계가 있습니다.

4.2 메이크(Make) 실습: Router와 Iterator를 활용한 데이터 재구성

메이크의 Router¹²와 Iterator¹³ 모듈¹¹은 단순한 논리적 분기를 넘어, 데이터를 분리하고 재구성하는 강력한 기능을 제공합니다.
다음은 하나의 이메일에 포함된 여러 개의 첨부파일을 각각 다른 구글 드라이브 폴더에 저장하고, 그 파일 정보를 구글 시트에 기록하는 복잡한 워크플로우 구축 실습입니다.

• 필요 도구: Gmail, Google Drive, Google Sheets, 메이크 계정.
  
  
• 실습 단계:
  1. 시나리오¹⁰ 시작:
     메이크 대시보드에서 Create a new scenario를 클릭합니다.
     첫 번째 모듈¹¹로 Gmail을 선택하고, Watch Emails를 트리거⁵로 설정하여 메일함의 새 이메일을 감지하게 합니다.
     Run once 버튼을 눌러 테스트 이메일을 불러옵니다.
     
     
  2. 라우터¹²(Router) 모듈¹¹ 추가:
     Gmail 모듈¹¹ 옆에 + 아이콘을 클릭하여 Router¹² 모듈¹¹을 추가합니다.
     라우터¹²는 데이터 흐름을 여러 갈래로 나누는 역할을 합니다.
     
     
  3. 경로 1 (PDF 파일 저장):
     라우터¹²의 첫 번째 경로에 Google Drive 모듈¹¹을 연결합니다.
     그 연결선 위에 마우스 커서를 올리면 Filter를 추가할 수 있습니다.
     필터의 Condition 필드에 'Attachments > Filename'을 선택하고, 연산자는 Contains로, Value는 'pdf'로 설정합니다.
     이 필터는 첨부파일 이름에 'pdf'가 포함된 경우에만 다음 모듈¹¹이 실행되도록 합니다.
     Google Drive 모듈¹¹의 액션⁶으로 Upload a file을 지정하고, 저장할 폴더를 선택합니다.
     Source File 항목에서 Attachments 배열을 매핑합니다.
     
     
  4. 경로 2 (데이터 기록):
     라우터¹²의 두 번째 경로에 Flow Control를 먼저 선택하고 목록 중 Iterator¹³ 모듈¹¹을 연결합니다.
     이터레이터¹³는 배열 데이터를 개별 항목으로 분리하는 역할을 합니다.
     
     
  5. 이터레이터¹³ 설정:
     Iterator¹³ 모듈¹¹의 Array 필드에 Gmail 모듈¹¹의 'Attachments' 항목을 매핑합니다.
     이터레이터¹³는 하나의 이메일에 포함된 첨부파일 배열을 개별 파일 단위로 분리하여 다음 모듈¹¹로 전달합니다.
     
     
  6. 데이터 기록 액션⁶:
     Iterator¹³ 모듈¹¹ 뒤에 Google Sheets 모듈¹¹을 연결하고, Add a Row 액션⁶을 추가합니다.
     이터레이터¹³가 개별로 분리한 파일 이름과 URL 등의 정보를 구글 시트의 각 행에 기록하도록 매핑합니다.
     
     
  7. 테스트 및 실행:
     화면 좌측 하단의 Run once 버튼을 눌러 시나리오¹⁰를 테스트합니다.
     실행 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 각 모듈¹¹의 아이콘을 클릭하여 처리된 데이터를 검토할 수 있습니다.
     성공적으로 작동하면 시나리오¹⁰를 활성화합니다.

메이크(Make) 실습: Router와 Iterator를 활용한 데이터 재구성

• 장점과 한계: 메이크 Router와 Iterator의 강점과 단점
  • 강점:
    메이크는 데이터의 흐름을 시각적으로 설계할 수 있어 복잡한 비즈니스 로직에 매우 강력합니다.
    특히 Router¹²를 통한 다중 분기, Iterator¹³를 통한 배열 데이터 처리, 그리고 Aggregator를 통한 데이터 병합 등 데이터를 자유자재로 변환하고 제어하는 능력은 자피어의 선형적 구조로는 구현하기 어려운 작업입니다.
    이러한 기능들은 대량의 데이터를 효율적으로 처리하거나, 정교한 데이터 파이프라인을 구축할 때 진가를 발휘합니다.
    
    
  • 한계:
    메이크의 가파른 학습 곡선은 가장 큰 단점입니다.
    초보자에게는 Router¹²와 Iterator¹³, Aggregator 같은 모듈¹¹들의 개념이 다소 어렵게 느껴질 수 있습니다.
    또한, 모든 모듈¹¹의 실행이 'Operation²⁰'으로 계산되기 때문에, Iterator¹³를 사용하는 시나리오¹⁰는 데이터의 양에 따라 예상치 못한 비용이 발생할 수 있습니다.
    
    

🇰🇷섹션 5: 한국 시장 트렌드 및 현지화 현황

2025년 한국 노코드¹ / 로우코드² 시장은 꾸준히 성장하고 있으며, 대기업 및 스타트업 모두 이 플랫폼을 활용하여 비즈니스 민첩성을 높이고 있습니다.
단순한 웹사이트 제작을 넘어, 내부 업무 시스템 자동화, 영업 및 마케팅 프로세스 자동화 등 복잡하고 핵심적인 분야로 활용 범위가 확장되는 추세입니다.

그러나 이러한 성장에도 불구하고, 글로벌 범용 툴들은 여전히 한국 시장에서 불완전한 현지화라는 한계를 드러내고 있습니다. 2025년 9월 현재, 자피어와 메이크 모두 공식적인 한국어 버전을 지원하고 있지 않습니다.

이는 플랫폼 사용 시 비기술직 사용자에게 큰 진입 장벽으로 작용하며, 기술 문서와 고객 지원이 영어로 제공되는 경우가 많아 사용자가 문제 해결에 어려움을 겪을 수 있습니다.

이러한 '현지화 격차'는 한국 비즈니스 환경에 최적화된 국내 개발 솔루션들에게는 중요한 경쟁 우위가 되고 있습니다.

5.1. 한국 시장의 주요 솔루션 현황

글로벌 플랫폼이 넓고 방대한 기능을 '수평적'으로 제공하는 반면, 국내 솔루션들은 특정 산업의 고유한 문제를 완벽하게 해결하는 '수직 특화²²' 전략을 통해 시장을 공략하고 있습니다.

다음은 한국 시장에서 주목받고 있는 대표적인 솔루션들입니다.

• 채널톡 워크플로우:
  올인원 AI¹⁴ 비즈니스 메신저인 '채널톡'에 통합된 노코드¹ 기능입니다.
  고객 유형이나 상담 상황에 따라 맞춤형 시나리오¹⁰를 '레고처럼 조립'하여 고객 상담의 시작부터 끝까지를 자동화할 수 있습니다.
  예를 들어, 신규 회원이거나 첫 주문 고객 등 특정 조건에 맞는 고객에게 맞춤형 응대를 자동으로 제공하는 등, 고객 경험을 혁신하고 상담 자동 처리를 강화하는 데 특화되어 있습니다.
  
  
• 메이더(히릿소프트):
  출시 2년 만에 1만 4천 개 이상의 고객사를 확보하며 빠르게 성장한 노코드¹ 기반 쇼핑몰 제작 솔루션입니다.
  "간단한 정보 입력으로 3분 만에 쇼핑몰 웹사이트와 앱을 동시에 만들어주는" 기술력을 인정받아 CES 2025 혁신상을 수상하기도 했습니다.
  이처럼 메이더는 복잡한 기능보다는 빠르고 저렴하게 사업을 시작하려는 소규모 이커머스 사업자들의 핵심적인 요구를 정확히 충족시키고 있습니다.
  
  
• 나두아이오:
  '업무 Task¹⁹를 블록 형태로 제공'하여 코딩을 모르는 사용자도 업무 자동화 봇을 만들 수 있는 기능을 제공합니다.
  웹 폼을 통한 데이터 수집부터 문서 생성까지 다양한 업무 영역의 자동화를 지원합니다.

5.2. 글로벌 vs. 국내 솔루션 비교 분석 및 시사점

글로벌 도구와 국내 도구는 각기 다른 장점과 한계를 가지고 있습니다.

자피어와 메이크는 수많은 글로벌 앱들과의 광범위한 연동을 자랑하지만, 한국어 사용자 경험과 국내 서비스와의 연동에는 여전히 한계가 있습니다.

반면, 채널톡 워크플로우와 메이더 같은 국내 솔루션은 한국 시장의 특수성에 대한 깊은 이해를 바탕으로 완벽한 한국어 UI/UX²¹를 제공하며, 특정 분야에 특화된 기능을 통해 경쟁력을 확보합니다.

특히, 국내 스타트업들은 고객 피드백을 신속하게 반영하여 제품을 개선하는 민첩성을 보유하고 있어, 이는 글로벌 기업이 쉽게 따라잡기 어려운 경쟁력으로 작용합니다.

 

결론적으로, 한국 노코드¹ 시장에서 성공적인 솔루션의 핵심은 단순히 기능의 방대함이 아닙니다.

사용자 친화적인 현지화, 특정 산업에 대한 전문성, 그리고 신속한 고객 피드백 반영이야말로 글로벌 거대 플랫폼에 맞서는 국내 기업들의 결정적인 경쟁력입니다.

 

표 3. 글로벌 및 국내 주요 노코드/로우코드 솔루션 비교 (2025년 9월 기준)

솔루션 명	주요 기능	주요 장점	주요 한계	한국어 지원	주요 타겟 고객
자피어 (Zapier)	8,000개 이상 앱 연동, 트리거-액션 기반 자동화	광범위한 앱 연동, 쉬운 사용성, 빠른 워크플로우 구축	복잡한 워크플로우 한계, 상대적으로 높은 가격	불완전한 현지화 (공식 지원 없음)	노코드 입문자, 마케터, 개인
메이크 (Make)	시각적 캔버스 기반 시나리오, Router, Iterator 등 고급 기능	복잡한 로직 처리 강력, 대용량 자동화에 비용 효율적	가파른 학습 곡선, 초보자에게 복잡함	불완전한 현지화 (공식 지원 없음)	중급 이상 사용자, 개발자, 복잡한 자동화 작업자
채널톡 워크플로우	고객 상담 자동화, AI 챗봇 통합, 상황별 맞춤 시나리오	한국 비즈니스 환경에 최적화, 완벽한 한국어 UI/UX	고객 상담에 특화	완벽	이커머스, 마케팅, 고객 지원팀
메이더 (히릿소프트)	쇼핑몰 웹/앱 동시 제작	압도적인 사용 편의성, 빠른 구축, 한국 시장 특화	쇼핑몰 제작 외 기능적 한계, 복잡한 웹 구현에 제한적	완벽	소규모 이커머스 창업자

 

결론: 나에게 맞는 툴을 선택하고, 삶을 혁신하라

자피어와 메이크는 각각 다른 사용자 페르소나와 워크플로우 유형에 최적화된 도구입니다.

이들은 복잡한 기술을 추상화하여 시민 개발자³가 자신의 아이디어를 현실화할 수 있는 강력한 무기를 제공합니다.

당신의 목표에 따라 명쾌한 선택을 내릴 수 있도록, 다음의 가이드라인을 참고할 수 있습니다.

• 단순함과 광범위한 연결이 최우선이라면: 자피어(Zapier).
  소규모 팀의 마케팅/영업 자동화, 개인의 루틴한 작업(이메일 정리, 일정 동기화 등)에 가장 적합합니다.
  압도적인 앱 연동 수와 직관적인 인터페이스, 예측 가능한 비용 모델이 가장 큰 강점입니다.
  
  
• 복잡한 로직과 비용 효율성이 최우선이라면: 메이크(Make).
  데이터 변환 및 분기가 필요한 복잡한 비즈니스 프로세스, 대규모 데이터 처리 워크플로우에 가장 적합합니다.
  가파른 학습 곡선을 극복하면, 압도적인 기능과 단위당 비용 효율성을 누릴 수 있습니다.
  
  
• 한국어 지원과 특정 업무에 특화된 솔루션이 필요하다면:
  채널톡 워크플로우나 메이더와 같은 국내 개발 툴. 고객 지원, 이커머스 등 특정 분야의 업무에 최적화된 솔루션으로, 완벽한 한국어 지원과 현지 서비스 연동을 통해 높은 편의성을 제공합니다.

두 툴의 장점을 결합하여 사용하는 것도 좋은 전략입니다.
예를 들어, 자피어로 간단한 자동화를 구축하고, 메이크로 복잡한 데이터 처리 및 보고서 생성 워크플로우를 담당하게 할 수 있습니다.
2025년, 노코드¹ 자동화는 더 이상 기술자의 전유물이 아닙니다.
자피어와 메이크라는 강력한 도구는 당신의 아이디어를 현실로 만들고, 반복적인 업무로부터 당신을 해방시켜줄 것입니다.
이제 당신의 손에 맞는 툴을 선택하고, 당신의 삶과 비즈니스를 혁신하는 '시민 개발자³'의 첫걸음을 내딛으십시오.

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➡️ [ 13편 ] 예고: 코딩 없이 완성하는 나만의 웹사이트: 웹플로우(Webflow)로 포트폴리오 만드는 법

노코드(No-code)와 로우코드(Low-code) 기술은 이제 단순한 트렌드를 넘어, 누구나 전문가 수준의 디지털 결과물을 만들 수 있는 강력한 도구가 되었습니다.

다음 편에서는 디자이너와 개발자 모두에게 사랑받는 노코드 웹사이트 빌더 웹플로우(Webflow)를 활용하여 코딩 지식 없이도 나만의 전문적인 포트폴리오 웹사이트를 만드는 방법을 단계별로 자세히 알려드립니다.

배울 내용:

• 웹플로우의 기본 개념 이해하기:
  상자 모델(Box Model), 섹션(Section), 컨테이너(Container), 그리드(Grid)와 같은 웹 디자인의 핵심 개념을 웹플로우를 통해 쉽게 배우는 방법.
  
  
• 포트폴리오 페이지 제작 실습:
  이미지, 텍스트, 애니메이션을 활용하여 작품을 돋보이게 구성하는 방법.
  
  
• 반응형 디자인(Responsive Design) 마스터하기:
  데스크톱, 태블릿, 모바일 등 다양한 기기에서 완벽하게 보이는 웹사이트를 만드는 노하우.
  
  
• 나만의 포트폴리오를 웹에 게시하고, 세상과 연결하는 실용적인 팁.

 

[ 11편 ] AI가 나 대신 견적 메일을? 노코드로 만드는 '영업 자동화' 워크플로우

 

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📚 용어 설명 (Glossary)

1. 노코드(No-Code) 코딩 지식이 전혀 없는 사람도 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 도구를 사용하여 웹사이트, 앱, 자동화된 시스템을 만들 수 있는 개발 방식을 의미합니다. 기술의 복잡성을 숨겨 누구나 쉽게 개발할 수 있게 합니다.

2. 로우코드(Low-Code) 전문 개발자가 시각적인 개발 환경을 활용하되, 필요에 따라 최소한의 코드를 추가하여 복잡한 기능이나 시스템을 구현하는 개발 방식입니다. 노코드보다 유연하고 확장성이 높습니다.

3. 시민 개발자(Citizen Developer) 정식 소프트웨어 개발자가 아니면서도, 노코드/로우코드 플랫폼을 활용해 직접 업무에 필요한 애플리케이션이나 자동화 시스템을 만드는 비기술 직군 사용자를 가리킵니다.

4. SaaS(Software as a Service) 소프트웨어를 구매하여 설치하는 것이 아니라, 인터넷에 접속하여 웹 기반으로 빌려 쓰는 서비스 형태를 의미합니다. (예: 구글 워크스페이스, 슬랙)

5. 트리거(Trigger) 자동화 워크플로우를 시작하게 하는 특정 이벤트나 신호를 의미합니다. (예: '새로운 이메일이 도착하면', '구글 폼에 제출하면')

6. 액션(Action) 트리거가 발생했을 때 자동으로 수행되는 작업을 의미합니다. (예: '슬랙에 알림을 보낸다', '구글 시트에 행을 추가한다')

7. API(Application Programming Interface) 두 개의 소프트웨어 구성 요소가 서로 통신할 수 있게 해주는 규칙 및 프로토콜 집합입니다. 앱과 앱을 연결하여 데이터를 주고받을 수 있도록 돕는 통로 역할을 합니다.

8. Zap 자피어 플랫폼에서 하나의 완성된 자동화 워크플로우를 지칭하는 용어입니다. '트리거'와 '액션'의 조합으로 이루어집니다.

9. Paths 자피어에서 제공하는 기능으로, 워크플로우를 특정 조건에 따라 여러 갈래로 분기시키는 'If/Then' 논리를 구현합니다.

10. 시나리오(Scenario) 메이크 플랫폼에서 하나의 완성된 자동화 워크플로우를 지칭하는 용어입니다. 여러 모듈을 연결하여 데이터의 흐름을 시각적으로 설계합니다.

11. 모듈(Module) 메이크 시나리오를 구성하는 기본 단위로, 특정 앱의 기능(예: Gmail에서 이메일 읽기, 구글 시트에 행 추가하기)을 수행하는 블록입니다.

12. Router(라우터) 메이크에서 시나리오의 데이터 흐름을 여러 갈래의 경로로 나누는 데 사용되는 핵심 모듈입니다.

13. Iterator(이터레이터) 메이크에서 배열 형태의 데이터를 개별 항목으로 분리하여 각각을 처리할 수 있게 해주는 고급 모듈입니다.

14. AI(Artificial Intelligence) 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 구현한 기술을 의미합니다.

15. AI Actions 자피어가 제공하는 내장 AI 기능으로, 별도의 API 키 없이도 텍스트 생성, 요약, 감정 분석 등을 자동화할 수 있습니다.

16. AI Copilot 자연어 명령만으로 복잡한 워크플로우를 자동으로 만들어주는 자피어의 AI 비서 기능입니다.

17. AI Agents 메이크에서 제공하는 AI 기능으로, 특정 역할을 부여하여 여러 단계의 AI 기반 작업을 자동화하고 관리할 수 있게 해주는 도구입니다.

18. RAG(Retrieval-Augmented Generation) AI 모델이 자체 학습 데이터 외에 외부에서 검색한 최신 정보를 활용해 답변을 생성하는 기술입니다. 더 정확하고 맥락에 맞는 답변을 만듭니다.

19. Task(태스크) 자피어에서 사용량 계산의 기본 단위로, 트리거 이후 실행되는 모든 액션이 1태스크로 계산됩니다.

20. Operation(오퍼레이션) 메이크에서 사용량 계산의 기본 단위로, 시나리오 내의 모든 모듈 실행이 1오퍼레이션으로 계산됩니다. 트리거 모듈도 포함됩니다.

21. UI/UX(User Interface/User Experience) UI(사용자 인터페이스)는 사용자가 앱이나 웹사이트와 상호작용하는 화면의 디자인이고, UX(사용자 경험)는 사용자가 제품이나 서비스를 사용하면서 느끼는 전반적인 경험을 의미합니다.

22. 수직 특화(Vertical Specialization) 다양한 산업 분야에 걸쳐 범용적인 기능을 제공하는 것이 아니라, 특정 산업이나 업무 영역에만 집중하여 해당 분야의 문제를 깊이 있게 해결하는 전략을 의미합니다.