Automatiza tu negocio (comercio electrónico & contenido AI) con Make en 2025

1) Por qué hacer en 2025: lo nuevo

Hacer que los restos sean una plataforma visual, no-código/bajo-código con un gran catálogo (2,700+ integraciones), un poderoso panel de mapeo, y los disparadores en tiempo real a través de webhooks. En 2025, varios cambios son especialmente relevantes:

• Hacer agentes de IA (beta): construir flujos de trabajo agentes que pueden utilizar sus escenarios como herramientas y mantener el contexto a largo plazo (archivos/texto). Disponible en beta y evolucionando.
• Hacer agarre (abierto beta): un mapa en vivo y autogenerado de todo su paisaje de automatización & AI para visualizar dependencias y depurar más rápido.
• Facturación de créditos (Sujeto 27, 2025): “operaciones” se convirtió en acreedores. La mayoría de las características no incluidas en la AI todavía consumen 1 crédito por operación; Las características integradas de Make AI pueden usar dinámica credits based on token/file usage.
• Webhook throughput & colas: desencadenantes instantáneos normalmente se ejecutan en paralelo y Make puede procesar hasta 30 solicitudes/segundo webhook a través de un Webhook; puede cambiar un escenario a secuencial si es necesario.
• Despretación de la aplicación Twitter/X: la integración X (anteriormente Twitter) se suspendió en 2025 debido a la política/precio de la API; planificar las migraciones en consecuencia.
• Más de 400 integraciones de aplicaciones AI: Hacer listas 400+ integraciones de aplicaciones de IA preconstruidas junto con 2.500+ aplicaciones generales, por lo que es fácil mezclar herramientas LLM con sistemas de negocio.

2) Conceptos básicos que importan

Visual scenarios & mapping

Construir automatizaciones como escenarios sobre un lienzo. Las entradas y salidas de cada módulo se convierten en campos en el Cartografía panel, donde arrastrar datos, transformar valores (funciones), y navegar arrays/collections. Usted puede ejecutar un solo módulo para “aprender” su estructura de salida, luego mapear con confianza a los próximos pasos.

Routers, iterators & aggregators

Routers ramificar su flujo en múltiples rutas con filtros y una posible retroceso ruta (procesada secuencialmente). Alfabetizadores dividir un array en un paquete por elemento; utilizar un array aggregator después, si necesita volver a registrar los resultados.

Triggers: votación vs webhooks

Los módulos de votación verifican los cambios en el horario. Webhooks recibir solicitudes HTTP y normalmente desencadenar escenarios al instante (paralela por defecto). Si prefiere el procesamiento ordenado o tiene recursos compartidos (por ejemplo, una API limitada por tarifas), active secuencial ejecución.

Manejo de errores & ejecuciones incompletas

Adjuntar controladores de error (ignore, curriculum vitae, commit, rollback, break) para manejar fallos esperados sin desactivar su escenario. ejecuciones incompletas para almacenar el estado de una carrera fallida para posterior reingresar y evitar la pérdida de datos. Para problemas transitorios (limites de tasa, plazos), Hacer aplica retroceso exponencial para repeticiones automatizadas.

Data Stores & Data Structures

Almacenes de datos son la base de datos integrada y ligera para los datos clave del negocio (conjuntos de asistencia, cursores, caches id). Estructuras de datos describir formalmente los esquemas JSON/XML/CSV por lo que la asignación es predecible y validada.

Agentes AI & context

Agents can use your scenarios as tools, keep context (archivos/texto) como memoria a largo plazo, y ejecutar dentro de los límites de tiempo/paso que configura. Puede utilizar el proveedor de inteligencia artificial de Make (uso de crédito dinamico) o su propia conexión AI en los planes Pro+.

3) tutorial paso a paso (con diagramas)

A) Prepare su espacio de trabajo

1. Crear un equipo y carpetas (por ejemplo, Comercio electrónico, Índice, Opciones). Nombrar escenarios claramente (prefijo por dominio e intención).
2. Conjunto de entorno variable ( teclas API) como Conexión. Para flujos sensibles, utilice un equipo dedicado con miembros limitados.
3. Plan insumos/productos para escenarios que se utilizan como herramientas (Agentes u otros escenarios). Utilice “Introducciones/outputs de escenario” para definir tipos y validación.

B) Construir una ingesta de plomo en tiempo real (Webhook - título CRM)

1. Trigger: Webhooks • Webhook personalizado. Copiar la URL; su página de formulario/instalación será POST aquí.
2. Validación: Añadir un JSON √≥ Parse JSON con una Estructura de datos (definir los campos requeridos). Si es inválido, ruta a un controlador de error que alerta Slack.
3. Routing: Añadir un Router para VIP vs guías estándar (filtros en UTM/source o gastar). Marcar un ruta de caída.
4. CRM upsert: Utilice el módulo CRM nativo (o HTTP) para encontrar- contactos/actualización. Considerar secuencial escenario si la API de CRM impone límites de tarifas estrictos.
5. Notificar: Slack o resumen de correo electrónico (campos reducidos). Incluye un enlace de vuelta a tu registro de CRM.
6. Observabilidad: Habilitación ejecuciones incompletas y crear un peso ligero Data Store para llaves de dedupe (email+source).

C) Oleoducto de pedidos (Shopify - Propiedad Notion/Airtable + Gmail/Slack)

1. Trigger: Shopify order creation (instant, if available) or polling.
2. Iterator: Iterate line items. Para cada artículo, normalice SKUs y recoja totales.
3. Subdivisión: Router por regla de cumplimiento (dropship vs in-house) y nivel de cliente.
4. Escribe: Apéndice una fila Noción/Airtable con campos mapeados; adjunta la factura PDF si está presente.
5. Comms: Enviar un mensaje Gmail personalizado; publicar un resumen Slack conciso con el enlace de pedido.
6. Resiliencia: Manejador de errores - revestidor de datos Actualizaciones de la tienda o marcar el orden de revisión manual (ejecución completa).

D) Editorial calendar (AI-assisted)

1. Trigger de una tabla Notion/Airtable “ideas” o a través de webhook de su CMS.
2. Use Make AI Toolkit o su aplicación AI preferida para Clasificar ideas y generar esquemas (créditos: fijo + basado en token si utiliza el proveedor de Make).
3. Crear tareas, redactar documentos y fechas debidas a través de Apps (Noción/Trello/Asana). Data Store cursores para evitar borradores duplicados.

E) Minimal diagrams (textual)

Webhook ▶ Parse JSON ▶ Router (VIP / Standard / Fallback)
  VIP ▶ CRM Upsert ▶ Slack VIP channel
  Standard ▶ CRM Upsert ▶ Slack general
  Fallback ▶ Notify + Data Store log

Shopify (Order) ▶ Iterator (Items) ▶ Branch (Fulfillment)
  In-house ▶ Pack & Ship app ▶ Gmail customer
  Dropship ▶ Supplier API ▶ Slack ops
        

4) Comercio electrónico & Contenido de la IA: casos de uso real

Sugerencia: mantener un alcance estrecho por escenario; cadena a través de webhooks o entradas de escenario / salidas para evitar flujos gigantes, difíciles de de depurar.

5) Confiabilidad: errores, registros, límites de tarifas

Webhooks & throughput

Webhooks instantáneo ejecutan inmediatamente y se ejecutan paralelo por defecto. Si los asuntos de orden estricto (pagos, acciones), cambiar procesamiento secuencial. Hacer puede manejar hasta 30 solicitudes/segundo webhook por webhook; arriba que obtendrá HTTP 429.

Desplazamiento exponencial predeterminado

Para errores transitorios (RateLimitError, ConnectionError, ModuleTimeoutError), Hacer calendarios automáticos re-runs with increasing delays. Con ejecuciones incompletas habilitadas, la escalera de retry va ~1 min - título 10 min - título ... hasta horas antes de desactivar el horario si los fallos persisten.

Manejadores de error (5 tipos)

• Ignoro (drop/continue), Resumen (continúe con los defectos), Commit / Rollback (para módulos compatibles con ACID), Romper (Ejecución incompleta de fuerza).

Patrón práctico

1. Habilitación ejecuciones incompletas y secuencial al escribir al mismo registro para evitar las condiciones de raza.
2. Utilice una entrada de Data Store para guardar idempotency (por ejemplo, hash de payload).
3. Ponte. Respuesta de Webhook cerca del final, si confías en el comportamiento de “el escenario de inhabilitación del terror” para la visibilidad.

6) Data Stores, Data Structures & mapping

Almacenes de datos

Piense en las tiendas de datos como tablas rápidas y estructuradas dentro Haga: perfecto para dedupe, cursores incrementales, pequeños diccionarios de referencia, o colas temporales. No son un reemplazo para su DB principal, pero eliminan un montón de código de pegamento para pequeñas necesidades de estado.

Estructuras de datos

Defina y reutiliza los esquemas para JSON/XML/CSV. Las estructuras validan los insumos/salidas y hacen predecible el mapeo. Utilice el generador al pegar una carga útil de muestra, luego los tipos de pinzas y los campos requeridos.

Mapping arrays

Puede indexar elementos de array en la interfaz de usuario de mapeo y combinar funciones de array para seleccionar valores por clave. Cuando no tiene información de estructura (por ejemplo, después de Parse JSON), ejecute el módulo una vez por lo que haga “aprenda” su salida y expone campos abajo.

7) Hacer agentes de IA: donde encajan

Los agentes son ideales para tareas que necesitan decisiones flexibles: triaging tickets, enriqueciendo leads, resumiendo docs o orquestando tareas multi-paso que dependen del contexto. En Make, configure el agente (modelo, impulso del sistema, herramientas = escenarios, archivos de contexto). Corre a un agente módulo.

• Contexto: cargar archivos (PDF, DOCX, CSV, JSON, TXT) o fragmentos de texto para construir la memoria a largo plazo del agente.
• Herramientas: exponer escenarios seleccionados (debe estar a prueba de webhook personalizada o bajo demanda) con nombres claros/descripciones IO.
• Timeout/steps: tiempo de ejecución y pasos de iteración para la confiabilidad y control de costes.
• Créditos: Utilizando Make’s AI proveedor consume créditos basados en fichas (más 1 crédito por operación); el uso de su propio proveedor de AI usa 1 crédito/op y paga fichas a ese proveedor.

8) Rejilla: escala de observabilidad

A medida que se multiplican las automatizaciones, la visibilidad se convierte en el cuello de botella. Hacer agarre (beta abierta) muestra un mapa en vivo y autogenerado de escenarios, aplicaciones y componentes de IA para que puedas detectar dependencias, entender flujos de datos y depurar más rápido. También ayuda a los líderes a revisar la salud de la automatización sin excavar en cada escenario.

Grid está en beta abierta y en evolución; verifique la disponibilidad actual en su cuenta.

9) RGPD, consentimiento & consejos de registro

• Recoger el consentimiento en su sitio; fuego GA4 sólo después de que se acepte Analytics. Utilice el modo de consentimiento v2 y almacenar opciones con un timetamp.
• Acciones sensibles de registro (crear/actualizar cliente, reembolsos) con datos mínimos en un sistema seguro; evitar poner secretos en las notas de escenario.
• Proporcionar rutas de acceso al sujeto de datos: puede eliminar Hacer artefactos (Data Stores, conexiones, etc.) de la interfaz de usuario si es necesario.
• Restrict team access. Use least privilegio and separate “build” from “operate” if possible.

10) Límites prácticos & cuando no se automatice

• API inestables: use retries/backoff y alertas, pero acepte retrocesos manuales cuando los proveedores están agitados.
• Secuencias de alto riesgo: (por ejemplo:Borrar, reembolso) detrás de filtros explícitos & aprobaciones.
• Mega-scenarios: dividir en herramientas más pequeñas en demanda encadenadas a través de webhooks; esto escala mejor y depura más rápido.
• X/Twitter workflows: alternativas del plan (Buffer, Hootsuite, Mastodon, Bluesky) desde que la aplicación X fue suspendida en 2025.