Цитата

Автоматизация сегодня — не просто модное слово, а must-have для любой команды, работающей с данными, лидами или рутинными задачами. Маркетологи, sales-команды, продакты и техспециалисты ежедневно сталкиваются с одним и тем же вопросом: как ускорить работу, сократить ручные процессы и при этом не потратить месяцы на разработку сложных решений?

На рынке уже немало инструментов, обещающих “автоматизировать всё”, но сегодня мы разберем два кардинально разных подхода — n8n и Clay.

С одной стороны — n8n, мощный open-source движок для построения любых цепочек автоматизации, кастомных интеграций и сложной логики. С другой — Clay, облачный сервис в формате «Excel для лидогенерации», заточенный под AI, LinkedIn и персонализированные коммуникации.

В этой статье мы:

  • сравним Clay и n8n по ключевым параметрам;
  • рассмотрим их плюсы и ограничения;
  • покажем, где и как каждый инструмент работает лучше всего;
  • разберём пример по сбору лидов с LinkedIn → генерации сообщений в GPT → отправке в CRM.

Если вы выбираете между гибкостью и скоростью, между no-code и контролем, эта статья точно для вас.

Что такое n8n?

n8n (сокращение от «Node to Node») — это open-source платформа для создания кастомных автоматизаций. Она позволяет строить визуальные флоу из блоков (нодов), каждый из которых может выполнять API-запрос, обработку данных, логические условия или работу с внешними сервисами (CRM, email, мессенджеры и т.д.).

n8n можно развернуть на собственном сервере или использовать облачную версию. Он идеально подходит для команд, которые хотят полный контроль над автоматизацией и не боятся немного кода.

Что такое Clay?

Clay — это облачный сервис, созданный специально для маркетологов, sales-команд и growth-менеджеров. Он выглядит как мощная таблица, где каждый ряд — потенциальный клиент (лид), а ячейки — поля данных, полученные из разных источников: LinkedIn, Hunter, Clearbit, OpenAI и других.

Clay позволяет обогащать данные, генерировать персонализированные сообщения через GPT-4, запускать email-кампании и загружать обработанные лиды в CRM.

Сравнение Clay и n8n:

Преимущества и недостатки

n8n — плюсы:

  • Полный контроль над логикой и архитектурой автоматизаций
  • Возможность писать свои скрипты и обрабатывать данные как угодно
  • Open-source: можно развернуть на собственном сервере
  • Поддержка любого API и создание кастомных интеграций
  • Интеграции с ИИ-инструментами (OpenAI, LangChain, Pinecone и др.)

n8n — минусы:

  • Требует базовых знаний API, JSON и логики флоу
  • Интерфейс менее интуитивный для маркетологов
  • Нет встроенного UI для работы с лидами или базами данных — всё надо строить вручную

Clay — плюсы:

  • Идеален для sales/marketing: всё сделано под задачи лидогенерации
  • Мощный UI: таблица, AI-генерация, enrich, send, sync — всё в одном месте
  • Интеграции с LinkedIn, Clearbit, GPT, CRM
  • Очень простой входной порог, понятен без техзнаний

Clay — минусы:

  • Нет возможности self-hosting
  • Нельзя гибко настроить логику взаимодействий, если нет готового шаблона
  • Не подойдёт для автоматизаций за пределами маркетинга и сейлза

Пример: как собрать базу лидов с LinkedIn → обработать в GPT → залить в CRM

Вариант 1: с помощью Clay

Шаги:

  1. Создаем проект и подключаем интеграции:
    • LinkedIn Scraper (или Apollo)
    • OpenAI
    • HubSpot / Salesforce / Pipedrive
  2. Загружаем список компаний/профилей:
    • По параметрам: регион, должность, отрасль, размер компании
  3. Enrich:
    • Email через Hunter.io или Dropcontact
    • LinkedIn-профиль, компания, сайт, соцсети
  4. AI-обработка:
    • Сценарий: “Сгенерируй персонализированное сообщение на основе профиля, сайта компании и роли лида”
    • GPT-4 возвращает кастомизированный текст
  5. Sync в CRM:
    • Записываем enriched лидов и сгенерированные тексты в CRM
    • Автоматически запускаем follow-up кампанию

Время реализации: 30–60 минут
Техзнания: не требуются

Вариант 2: с помощью n8n

Шаги:

  1. Webhook стартует флоу — например, загружаем CSV с LinkedIn URL-лидами.
  2. HTTP-запрос в LinkedIn Scraper API / PhantomBuster / SerpAPI — получаем данные профилей
  3. Обогащаем данные:
    • Запросы в Dropcontact API, Clearbit, Email finder
  4. Интеграция с OpenAI (GPT-4):
    • Скрипт формирует промпт на основе данных
    • GPT возвращает персонализированное сообщение
  5. HTTP-запрос в CRM (HubSpot API):
    • Создаем нового лида
    • Вставляем заметку с сообщением от GPT
  6. Уведомление в Slack/Telegram/Email — отчёт по обработанным лидам

Время реализации: 2–4 часа (одноразово)
Техзнания: нужно понимать API и JSON

Где лучше применять Clay, а где — n8n?

Вывод

Clay — это идеальный выбор для маркетологов и сейлз-команд, которые хотят быстро запускать AI-автоматизацию без кода, обогащать лидов и масштабировать коммуникацию. Он работает из коробки, но ограничен шаблонами.

n8n — универсальный инструмент для тех, кто хочет полного контроля, строит сложные пайплайны, работает с API и не боится скриптов. Он медленнее на старте, но гораздо мощнее на масштабе.

Выбор зависит от того, кто вы:

  • Growth-маркетолог без кода? — Clay
  • Продакт или технарь? — n8n

Хочешь разбираться в этом, но пока не хватает опыта?

Если тебе интересно научиться строить автоматизации, работать с OpenAI, интеграциями и собирать собственные рабочие флоу — но пока не хватает технической базы — подписывайся на наш Telegram-канал 👉 https://t.me/startduck. Там мы делимся практическими кейсами, бесплатными уроками и шаблонами по работе с n8n, Clay и другими инструментами автоматизации.

А если ты хочешь запустить автоматизацию уже сейчас — обратись к нашим специалистам. Мы поможем настроить любые процессы под ключ, от простых AI-сценариев до сложных бизнес-интеграций. Проведём демо и покажем, как это работает вживую.

Читайте также