B2B SaaS-Plattform
Asana vs Make
Strukturierter Technologie- und Marktvergleich · Stand 2026
Direkte Merkmalsgegenüberstellung
Asana · vs · MakeEine führende Work-Management-Plattform für Teams, Unternehmen und Regierungsbehörden zur effizienten Koordination von Aufgaben und Projekten.
Visuelle No-Code-Workflow-Automatisierungsplattform für Businessteams.
Alle Schnittmengen & Signale von Asana und Make analysieren
Vergleiche gemeinsame Kunden, Monetarisierungsmodelle, Live-Marktsignale und Partnernetzwerke im interaktiven Knowledge Graph.
Vergleichsanalyse & Key Insights
Was ist der Hauptunterschied zwischen Asana und Make?
Beim Vergleich von Asana und Make agieren beide Plattformen im Bereich B2B SaaS-Plattform. Asana ist positioniert als Eine führende Work-Management-Plattform für Teams, Unternehmen und Regierungsbehörden zur effizienten Koordination von Aufgaben und Projekten, während Make den Schwerpunkt auf Visuelle No-Code-Workflow-Automatisierungsplattform für Businessteams legt. Beide Anbieter stellen komplementäre wie auch konkurrierende Kernfähigkeiten für den Markt bereit.
Welche Alternativen gibt es zu Asana und Make?
Bei der Evaluierung von Asana und Make prüfen Enterprise-Entscheider häufig auch weitere Plattformen im Bereich B2B SaaS-Plattform. Die erweiterte Wettbewerbslandschaft und detaillierte Marktprofile findest du direkt auf Polaris7.
Wie unterscheiden sich Unternehmensgröße, Organisation und Standorte von Asana und Make?
Asana hat seinen Sitz in US (gegründet 2008) und beschäftigt 1,001–5,000 Mitarbeiter. Make operiert aus CZ (Gründungsjahr nicht publiziert) mit 50–200 Mitarbeiter. Detaillierte Eigentümerstrukturen und Beteiligungen sind in den jeweiligen Unternehmens-Dossiers auf Polaris7 kartiert.
Echtzeit-Beobachtung
Aktuelle Marktsignale & News: Asana vs Make
Öffentlich erfasste Marktbewegungen, Partnerschaften, Produkt-Updates und strategische Ankündigungen aus dem Knowledge-Graphen.
Asana
Letzte Aktivitäten
- ·OpenAI BlogAI
Asana senkt Browser-Agent-Kosten um 76x mit GPT-6.1 Sol
Asana nutzte GPT-6 Astra in Codex von OpenAI, um den Workflow seines Browser-Agenten auf GPT-6.1 Sol zu optimieren und erreichte eine 76-fache Kostensenkung und 5-fache Beschleunigung. Die Studie, durchgeführt von StackAI-CTO Frank Hidalgo, testete vier Modelle und implementierte Caching- und Screenshot-Richtlinien, die die geschätzten Modellkosten von 36,21 $ auf 0,47 $ pro Lauf senkten. Die Optimierung ermöglicht es Asana, Kunden schnellere und leistungsfähigere Modelle anzubieten und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken. Asana hat die Änderungen in StackAI veröffentlicht und plant, ähnliche Tests in Plattform-Evaluierungen zu integrieren.
- Asana optimierte seinen Browser-Agenten auf GPT-6.1 Sol und senkte die Modellkosten von 36,21 $ auf 0,47 $ pro Lauf (76x günstiger) und beschleunigte die Läufe von 22,5 Minuten auf 4 Minuten (5x schneller).
- Die Optimierung nutzte GPT-6 Astra in Codex, um Experimente zu automatisieren und die Forschungszeit von geschätzten 1-2 Monaten auf etwa eine Woche zu reduzieren.
- Der optimierte Workflow behielt einen Browserverlauf von bis zu 480.000 Zeichen bei und verwendete eine Caching-Richtlinie, die die Eingabekosten um 89% senkte (5% des ungecachten Preises).
- ·SEC APIfinancials
Analyse des 10-Q-Finanzberichts von Asana für das zweite Quartal 2027
Für das am 31. Juli 2026 beendete zweite Quartal des Geschäftsjahres 2027 meldete Asana einen Gesamtumsatz von 216,43 Millionen US-Dollar, was einem Wachstum von 9,9 Prozent im Jahresvergleich gegenüber 196,94 Millionen US-Dollar im Vorjahreszeitraum entspricht. Der Nettoverlust verringerte sich von 48,36 Millionen US-Dollar im Q2 des Geschäftsjahres 2026 auf 39,19 Millionen US-Dollar, angetrieben durch eine verbesserte operative Hebelwirkung, da die operativen Gesamtaufwendungen trotz erweiterter Plattforminvestitionen mit 227,32 Millionen US-Dollar nahezu unverändert blieben. Im Sechsmonatszeitraum erreichte der Umsatz 421,52 Millionen US-Dollar bei einem Nettoverlust von 53,59 Millionen US-Dollar, während der operative Cashflow deutlich auf 86,29 Millionen US-Dollar stieg. Strategisch beschleunigte das Unternehmen seine KI-Enterprise-Positionierung durch die Übernahme von Eigen Inc. (StackAI) im Mai 2026 für 74,63 Millionen US-Dollar in bar, wodurch die No-Code-KI-Automatisierungsfunktionen ausgebaut wurden. Gleichzeitig setzte Asana seine Kapitalrückflüsse fort und kaufte im ersten Halbjahr im Rahmen seines erweiterten Aktienrückkaufprogramms 14,81 Millionen Class-A-Aktien für 96,53 Millionen US-Dollar zurück.
- Der Umsatz im Q2 FY2027 erreichte 216,43 Millionen US-Dollar (ein Anstieg von 9,9 Prozent im Jahresvergleich), und der Sechsmonatsumsatz stieg auf 421,52 Millionen US-Dollar, während sich der operative Cashflow im ersten Halbjahr auf 86,29 Millionen US-Dollar erhöhte.
- Die Übernahme von StackAI (Eigen Inc.) wurde am 27. Mai 2026 für 74,63 Millionen US-Dollar in bar abgeschlossen, um KI-Plattform-Workflows zu beschleunigen.
- Im Sechsmonatszeitraum bis zum 31. Juli 2026 wurden 14,81 Millionen Class-A-Stammaktien für 96,53 Millionen US-Dollar zurückgekauft, wodurch eine autorisierte Kapazität von 102,9 Millionen US-Dollar verbleibt.
- ·CNBC TechnologyAI
Meta startet KI-Agenten 'Muse for Small Business' in den USA und Kanada
Meta hat seinen KI-Agenten Muse gezielt für kleine Unternehmen erweitert. Der Dienst, der zunächst nur in den USA und Kanada verfügbar ist, verbindet Anwendungen wie Shopify und Stripe und soll mehrstufige Geschäftsprozesse steuern. 'Muse for Small Business' übernimmt operative Aufgaben, führt Daten aus verschiedenen Geschäftsanwendungen zusammen und führt komplexe Workflows aus. Zu den angekündigten Integrationen gehören unter anderem Shopify, Stripe, QuickBooks, Canva, Slack, Notion und Meta-Werbekonten. Anders als klassische Chatbots können Nutzer konkrete Ziele vorgeben, die der Agent dann analysiert und daraus weitere Schritte ableitet. Einsatzfelder sind u.a. Finanzanalysen, Marketingkampagnen, Kundenakquise und die Vorbereitung von E-Mail-Antworten. Die Architektur umfasst eine 'Muse Secure VM' für sichere Ausführung, und für kritisches Handeln wie Veröffentlichungen oder Ausgaben ist eine Nutzerbestätigung erforderlich. Der Dienst ist als niedrigschwellige Plattform positioniert; die meisten Funktionen sind kostenlos, für erweiterte Funktionen sind kostenpflichtige Abonnements vorgesehen. Ein Starttermin für Europa steht noch aus.
- Meta führt 'Muse for Small Business' für kleine Unternehmen in den USA und Kanada ein.
- Der KI-Agent integriert Shopify, Stripe, QuickBooks, Canva, Slack, Notion und Meta-Werbekonten.
- Muse kann mehrstufige Arbeitsabläufe ausführen und verlangt bei kritischen Aktionen wie Veröffentlichungen oder Ausgaben eine Nutzerbestätigung.
Make
Letzte Aktivitäten
- ·DEV CommunityInfrastructure
Laravel-Queue-Ausfälle: Ursachenanalyse führt zu PHP-FPM-Fehlkonfiguration
Ein Entwickler identifizierte bei der Fehlerbehebung einer Laravel-Applikation auf einem cPanel-Server, dass wiederkehrende Queue-Stopps und Request-Timeouts bei Make.com auf Infrastrukturprobleme statt auf die Queue selbst zurückzuführen waren. Der ursprünglich via nohup gestartete Queue-Worker wurde bei Server-Neustarts beendet. Die Migration auf einen cPanel-Cron-Job mit /bin/flock und --stop-when-empty steigerte die Ausfallsicherheit des Worker-Lifecycles erheblich. Parallel dazu wurden verzögerte HTTP-Requests auf eine übermäßig restriktive PHP-FPM-Konfiguration (pm.max_children = 5, pm.max_requests = 20) auf einem Server mit 65 GB RAM und 20 Kernen zurückgeführt. Der Bericht empfiehlt, PHP-FPM-Parameter präzise an die Serverkapazitäten anzupassen und einzelne System-Layer systematisch unabhängig voneinander zu analysieren.
- Die Laravel-Applikation lief auf einem cPanel-Server mit Redis als Queue-Backend.
- Der via nohup initiierte Queue-Worker wurde bei Server-Reboots terminiert und erforderte manuelle Neustarts.
- Die Queue-Ausführung wurde auf cPanel-Cron umgestellt (Nutzung von /bin/flock und php artisan queue:work --stop-when-empty).
- ·DEV CommunityMeasurement & Analytics Platform
Twilio: Voice Insights entfernt conference_participant ab August 2026
Twilio wird das Feld 'conference_participant' am 1. August 2026 aus den Voice Insights Call Summaries entfernen. Das Feld bleibt zwar in den Payloads erhalten, sämtliche Attribute werden jedoch über die REST-API und Event Streams hinweg einheitlich den Wert null zurückgeben, während HTTP-200-Statuscodes unverändert bleiben. Als Ersatz verweist Twilio auf die separaten Conference Insights APIs, die über ConferenceSid und ParticipantSid strukturiert sind. Dies erfordert von Entwicklern die Erfassung dieser spezifischen SIDs sowie die Umstellung von anrufzentrierten auf konferenzzentrierte Datenmodelle. Da die Antwortstruktur und Statuscodes intakt bleiben, führt die Änderung nicht zu harten Fehlern, sondern potenziell zu stillen Datenverlusten ('Silent Data Decay') in nachgelagerten Analytics- und Data-Pipelines.
- Twilio entfernt das Feld 'conference_participant' am 1. August 2026 aus Voice Insights (betrifft REST-API und Event Streams).
- Das Feld bleibt in den Antworten bestehen, liefert jedoch für alle Anrufe den Wert null bei unveränderten HTTP-200-Statuscodes.
- Als Migration empfiehlt Twilio die Conference Insights APIs mit konferenzzentrierter Adressierung (ConferenceSid/ParticipantSid).
- ·DEV CommunityMarketing Automation Platform
n8n-Leitfaden: Self-Hosted Workflow-Automatisierung mit nativer KI-Orchestrierung
Dieser technische Leitfaden beschreibt den Einsatz von n8n, einem entwicklerorientierten Fair-Code-Tool zur Workflow-Orchestrierung, für die Automatisierung von Geschäftsprozessen von einfachen Webhooks bis hin zu Multi-Agent-KI-Pipelines. Zu den Kernvorteilen zählen Self-Hosting für maximale Datensouveränität, native JavaScript- und Python-Nodes sowie eine flexible Datenverarbeitung. Anhand einer Docker-Compose-Bereitstellung wird eine Lead-Processing-Architektur inklusive KI-basierter Anreicherung und CRM-Routing demonstriert. Der Schwerpunkt liegt auf der nativen KI-Orchestrierung durch Integrationen mit LangChain, OpenAI, Claude und lokalen Vektordatenbanken für autonome, agentenbasierte Workflows. Zudem werden Best Practices für den Produktivbetrieb thematisiert, darunter Idempotenz und Deduplizierung via Redis, globale Error-Trigger-Sub-Workflows zur Benachrichtigung über Slack oder PagerDuty, queuengestützte Worker-Instanzen zur Skalierung von High-Throughput-Prozessen sowie die sichere Verwaltung von Credentials.
- n8n fungiert als entwicklerorientiertes Fair-Code-Orchestrierungs-Tool, das Workflows als strukturierte Code-Pipelines behandelt.
- Die Plattform unterstützt Self-Hosting via Docker, AWS VPCs oder Kubernetes zur Einhaltung von DSGVO-, SOC2- und HIPAA-Vorgaben.
- Enthält eine praxisnahe Docker-Compose-Konfiguration mit Postgres-Backend und n8n-Container auf Port 5678 für lokale Deployments.
Exakte Ökosystem-Überschneidungen vergleichen
Erkunde alle tiefen Marktbeziehungen in Polaris7. Entdecke gemeinsame Kunden, integrierte Technologien, SDK-Schnittstellen und überlappende Partner von Asana und Make im Markt-Ökosystem.
Vollständige Funktionsmatrix, Kundenüberschneidungen & Tech-Stacks freischalten