Croissance & Stratégie
Personas
SaaS et Startup
ROI
À court terme (< 3 mois)
Laissez-moi vous parler du jour où le système d'automatisation entier de mon client a planté, les rendant incapables de traiter de nouvelles affaires pendant 6 heures. Ce n'était pas un désastre technique ni une panne de serveur : c'était un seul scénario Make.com rencontrant une erreur et faisant tomber l'ensemble de leur flux de travail de la génération de prospects au client.
Cette startup B2B avait construit toute son opération autour de ce qui semblait être une simple automatisation : lorsqu'un accord se clôt dans HubSpot, créer automatiquement un groupe Slack pour le projet. Sur le papier, Make.com semblait parfait pour cela. Les tarifs étaient abordables, l'interface semblait puissante et les tutoriels le faisaient paraître infaillible.
Mais voici ce que ces tutoriels ne vous disent pas : lorsque Make rencontre une erreur d'exécution, il ne se contente pas de sauter cette tâche, il stoppe tout. Pour une startup en croissance qui traite des dizaines d'accords par mois, ce n'est pas seulement gênant ; c'est destructeur pour les affaires.
Après avoir testé le même flux de travail sur Make.com, N8N et Zapier pour de réels projets clients, j'ai appris la dure vérité sur les limites des plateformes d'automatisation. Le choix ne concerne pas seulement les fonctionnalités ou les tarifs — il s'agit de comprendre les contraintes cachées qui peuvent tuer vos processus commerciaux quand vous vous y attendez le moins.
Voici ce que vous découvrirez grâce à mes tests pratiques :
Pourquoi la gestion des erreurs de Make peut briser des flux de travail entiers (et comment contourner cela)
Les limites d'exécution cachées qui ne figurent pas sur les pages de tarification
Quand les opérations "illimitées" de Make rencontrent réellement des murs
Des scénarios réels où j'ai dû migrer des clients en dehors de Make
Mon cadre pour choisir la bonne plateforme d'automatisation en fonction de vos contraintes réelles
Limites de la plateforme
Ce que Make.com promet par rapport à ce que vous obtenez réellement
Chaque plateforme d'automatisation se présente comme la solution à tous vos problèmes de flux de travail. Make.com ne fait pas exception. Leur marketing met en avant des scénarios illimités, des intégrations puissantes et une fiabilité digne des entreprises. Le discours commercial semble convaincant :
La promesse standard de Make.com :
Scénarios « illimités » pour une automatisation complexe
Constructeur de flux visuel que tout le monde peut utiliser
Gestion d'erreurs robuste et mécanismes de reprise
Alternative économique à Zapier
Scalabilité prête pour les entreprises
Cette sagesse conventionnelle existe parce que Make propose réellement des fonctionnalités puissantes à des prix attractifs. Pour des flux de travail simples et linéaires, il fournit souvent exactement ce qu'il promet. L'interface visuelle est intuitive et la bibliothèque d'intégrations est complète.
Mais voici où le conseil de l'industrie est insuffisant : la plupart des guides se concentrent sur ce que Make peut faire, pas sur ce qui se passe lorsque les choses tournent mal. Ils présentent des scénarios réussis sans aborder les modes de défaillance qui peuvent paralyser vos opérations commerciales.
La réalité est que chaque plateforme d'automatisation a des contraintes — des limites cachées qui ne se manifestent que lorsque vous exécutez des flux de travail critiques à grande échelle. Les limitations de Make ne sont pas nécessairement pires que celles de ses concurrents, mais elles se manifestent de manières spécifiques qui peuvent être particulièrement problématiques pour les entreprises en croissance qui dépendent d'une automatisation fiable.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque j'ai commencé à travailler avec cette startup B2B, le brief semblait simple : réorganiser leur site web et rationaliser leurs opérations. Mais au fur et à mesure que je plongeais plus profondément dans leur flux de travail, j'ai découvert un goulet d'étranglement critique que la plupart des entreprises négligent.
Chaque fois qu'ils concluaient un accord, quelqu'un devait créer manuellement un groupe Slack pour le projet. Cela peut sembler une petite tâche, mais lorsque vous traitez des dizaines d'accords par mois, ces points de contact manuels s'additionnent à des heures de travail répétitif. Plus important encore, les retards dans la configuration des projets signifiaient un onboarding client plus lent et des membres de l'équipe frustrés.
J'ai initialement choisi Make.com pour une raison simple : le prix. À 9 $/mois pour leur plan Core contre 19,99 $ pour Zapier, les calculs semblaient évidents pour une startup soucieuse de son budget. L'automatisation elle-même était simple - surveiller HubSpot pour les accords conclus, extraire les données pertinentes et créer automatiquement un groupe Slack correctement nommé avec les bons membres de l'équipe.
La configuration initiale a parfaitement fonctionné. Le créateur de flux visuel a facilité la cartographie du flux de données, et l'environnement de test montrait tout fonctionnant parfaitement. Nous avons lancé l'automatisation, et pendant les premières semaines, elle a fonctionné sans faille.
Puis est survenu le plantage.
Un mardi matin chargé, l'automatisation a rencontré une erreur - quelque chose d'aussi simple qu'un champ manquant dans un enregistrement d'accord HubSpot. Au lieu de sauter cette exécution spécifique et de continuer avec d'autres tâches, Make.com a arrêté tout le scénario. De nouveaux accords étaient conclus, mais aucun groupe Slack n'était créé. L'équipe ne s'en est pas immédiatement rendu compte car elle s'attendait à ce que l'automatisation « fonctionne simplement ».
Au moment où nous avons réalisé ce qui s'était passé, six heures s'étaient écoulées. Trois nouveaux projets clients étaient retardés, les membres de l'équipe étaient confus au sujet des attributions de projets, et le client se demandait si l'automatisation aidait ou nuisait réellement à son efficacité.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Cette défaillance m'a contraint à repenser complètement mon approche de la sélection de la plateforme d'automatisation. Je ne pouvais pas simplement migrer vers une autre plateforme et espérer le meilleur : j'avais besoin de tester systématiquement comment chaque plateforme gérait les scénarios de défaillance du monde réel.
Phase 1 : L'approfondissement de Make.com
Tout d'abord, j'ai documenté exactement comment le traitement des erreurs de Make.com fonctionnait en pratique. Lorsqu'un scénario rencontre une erreur, il cesse d'exécuter complètement jusqu'à ce que l'erreur soit résolue manuellement. Il n'existe pas de moyen intégré pour ignorer les enregistrements problématiques et continuer à traiter d'autres. Pour les flux de travail linéaires, cette approche "de sécurisation" peut sembler logique, mais pour des processus critiques pour l'entreprise, c'est dévastateur.
J'ai testé divers contournements dans Make :
Gestionnaires d'erreurs : Ceux-ci pouvaient attraper certaines erreurs mais ajoutaient une complexité significative aux flux de travail simples.
Logique conditionnelle : A aidé à prévenir certaines erreurs mais ne pouvait pas tenir compte des variations de données inattendues.
Scénarios multiples : Fractionner le flux de travail en morceaux plus petits réduisait l'impact mais augmentait la charge de maintenance.
Phase 2 : L'expérience N8N
Ensuite, j'ai migré l'ensemble du flux de travail vers N8N, attiré par sa nature open source et son traitement des erreurs robuste. N8N offrait un contrôle bien plus granulaire sur les scénarios d'erreur et pouvait être configuré pour continuer à traiter même lorsque des exécutions individuelles échouaient.
La configuration nécessitait plus de connaissances techniques : N8N n'est certainement pas aussi convivial pour les débutants que l'interface visuelle de Make. Mais une fois configuré, il gérait les erreurs de manière beaucoup plus élégante. Lorsqu'un enregistrement problématique apparaissait, N8N enregistrait l'erreur, sautait cette exécution et continuait à traiter les déclencheurs suivants.
Cependant, un nouveau problème est apparu : chaque petit ajustement demandé par le client nécessitait mon intervention. Bien que N8N ait offert des capacités techniques supérieures, l'interface n'était pas assez intuitive pour que les membres de l'équipe non techniques puissent effectuer de simples modifications.
Phase 3 : Le contrôle de la réalité Zapier
Enfin, nous avons tout migré vers Zapier. Oui, c'était plus cher—presque le double du coût de Make.com. Mais cette migration a révélé quelque chose de crucial que la plupart des articles de comparaison manquent : le coût total de possession s'étend bien au-delà des frais d'abonnement.
Le traitement des erreurs de Zapier a trouvé le parfait équilibre. Lorsque des exécutions individuelles échouaient, la plateforme réessayait automatiquement, enregistrait l'échec et continuait à traiter d'autres déclencheurs. Plus important encore, l'équipe du client pouvait réellement utiliser l'interface. Ils pouvaient naviguer à travers chaque Zap, comprendre la logique et apporter de simples modifications sans m'appeler.
Le véritable test est venu un mois plus tard lorsqu'ils ont voulu modifier la convention de nommage du groupe Slack. Dans Make.com, cela m'aurait obligé à mettre à jour le scénario et à résoudre tout problème. Dans N8N, cela aurait définitivement nécessité ma intervention technique. Dans Zapier, leur responsable des opérations a effectué le changement elle-même en cinq minutes.
Récupération d'erreur
Tout s'arrête quand une exécution échoue, tandis que d'autres plateformes gèrent les erreurs de manière plus élégante.
Coût Réalité
L'abonnement le moins cher a souvent le coût total le plus élevé lorsqu'on prend en compte la maintenance et les temps d'arrêt.
Autonomie de l'équipe
Votre plateforme d'automatisation devrait permettre à votre équipe de faire des changements, et non de créer des dépendances vis-à-vis d'experts techniques.
Continuité des activités
Les flux de travail critiques nécessitent des plateformes qui privilégient l'opération continue plutôt que l'exécution parfaite.
La comparaison ne portait pas seulement sur les capacités techniques, mais aussi sur l'impact commercial. Voici ce que les chiffres ont révélé :
Impact des temps d'arrêt : Pendant la panne de six heures de Make.com, la startup a manqué le traitement de trois nouveaux projets clients, entraînant un retard estimé de 2 jours dans le démarrage des projets. Le coût opérationnel a largement dépassé les économies réalisées grâce à l'abonnement moins cher.
Coût de maintenance : Avec Make.com, j'étais appelé à intervenir pour des dépannages en moyenne deux fois par mois. N8N nécessitait une intervention pour presque chaque demande de modification. Zapier ? L'équipe cliente gérait 90 % des changements de manière autonome.
Métriques de fiabilité : Sur une période de six mois, Zapier a maintenu un temps de disponibilité de 99,8 % pour ce flux de travail spécifique. Make.com a connu quatre interruptions significatives nécessitant une intervention manuelle. N8N était techniquement fiable mais nécessitait un soutien constant des développeurs.
La startup utilise toujours Zapier aujourd'hui, et les heures économisées sur la mise en place manuelle des projets ont largement justifié le coût d'abonnement plus élevé. Plus important encore, ils ont étendu leur automatisation à d'autres processus, confiants que la plateforme ne deviendra pas un point de défaillance unique.
Découverte inattendue : L'aperçu le plus précieux ne concernait pas les limites d'une plateforme unique, mais la réalisation que le choix de la plateforme devait être guidé par votre hiérarchie de contraintes. Pour ce client, la fiabilité et l'autonomie de l'équipe comptaient plus que l'optimisation des coûts.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir mis en œuvre l'automatisation sur les trois plateformes pour le même cas d'utilisation, voici mes principales conclusions :
1. La philosophie de gestion des erreurs compte plus que les fonctionnalités. L'approche "arrêter tout" de Make peut fonctionner pour des flux de travail non critiques, mais les processus essentiels pour l'entreprise ont besoin de plateformes qui priorisent la continuité plutôt que la perfection.
2. L'accessibilité de l'équipe est un facteur de coût caché. La plateforme la moins chère devient coûteuse lorsque chaque changement nécessite l'intervention d'un consultant. Prenez en compte le véritable coût de la maintenance et des modifications.
3. La complexité évolue différemment selon les plateformes. Les flux de travail simples fonctionnent de manière similaire partout. Les automatisations complexes et critiques révèlent les véritables différences dans l'architecture et la philosophie de conception des plateformes.
4. Les modes de défaillance sont plus importants que les fonctionnalités de succès. Chaque plateforme fonctionne très bien lorsque tout se passe bien. Le facteur différenciant est de savoir comment elles gèrent avec élégance les inévitabilités défaillances et les cas particuliers.
5. Une taille unique ne convient pas à tous les scénarios. J'utilise maintenant différentes plateformes pour différents besoins des clients : Make.com pour des flux de travail simples et non critiques ; N8N pour des exigences complexes et techniques ; Zapier pour des processus critiques pour l'entreprise nécessitant l'accessibilité de l'équipe.
6. Testez les scénarios d'échec avant de passer en production. Ne testez pas seulement le chemin heureux. Introduisez délibérément des erreurs et des données mal formées pour comprendre comment votre plateforme choisie réagit sous pression.
7. Planifiez les transferts opérationnels dès le premier jour. Si votre équipe ne peut pas maintenir l'automatisation sans aide extérieure, vous avez créé une nouvelle dépendance au lieu de résoudre un problème.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS mettant en œuvre l'automatisation :
Priorisez la fiabilité plutôt que les économies de coûts pour les workflows orientés client
Assurez-vous que votre équipe de réussite client puisse modifier les automatisations de manière indépendante
Testez la gestion des erreurs avec des variations de données réelles avant de passer en production
Intégrez des alertes pour les échecs d'automatisation dans votre pile de surveillance
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique envisageant l'automatisation :
Les flux de traitement des commandes doivent avoir une gestion des erreurs à toute épreuve – éviter les points de défaillance uniques
Les automatisations de synchronisation des stocks doivent gérer gracieusement les limites de taux API et les délais d'attente
Les flux de travail du service client bénéficient de plateformes que votre équipe de support peut modifier
Tester des scénarios de trafic maximal pour s'assurer que les automatisations ne deviennent pas des goulets d'étranglement