Hi,我是 Jessica 🥰 文組生不會寫 code,藉由善用 AI+n8n,成功轉職並加薪 120% 全遠距外商 Growth Engineering 工作!

間單說 n8n 是什麼呢?

如果你 Google「n8n 是什麼」,會看到一堆技術定義。但真正重要的是:n8n 是一個讓非技術人員也能打造自動化系統的工具

想像你要做一道料理。傳統做法是:你要會看食譜、會切菜、會掌握火候。但 n8n 就像一個料理機器人工廠,你只需要:

  • 選擇你要的「機器人」(Node)— 切菜機器人、炒菜機器人、擺盤機器人
  • 安排它們的順序(Workflow)— 先切菜、再炒、最後擺盤
  • 按下啟動鍵(Trigger)— 每天晚上 6 點自動開始

關鍵洞察:大部分自動化工具的問題在於「太簡單就不夠彈性,夠彈性就太複雜」。n8n 找到了平衡點 — 視覺化操作 + 完整的客製化能力。

為什麼 n8n 值得你投入時間學習?

在回答這個問題前,我先說一個更重要的觀察:現在市場上不缺「會用工具的人」,缺的是「知道該自動化什麼的人」。

我面試過不少求職者,很多人履歷上寫「精通 n8n」,但當我問「你用自動化解決過什麼商業問題?」,大多數人答不出來。他們會操作工具,但不知道該拿工具做什麼。

n8n 的價值在於:

  • 開源且免費 — 自架版本完全免費,這意味著你可以無限練習、無限試錯,不用擔心成本
  • 與 AI 完美整合 — 2025 年的自動化不是單純串接工具,而是「AI + 自動化」。n8n 對 ChatGPT、Claude 的整合非常順暢
  • 職涯槓桿 — 我觀察到一個趨勢:會 n8n 的行銷人,平均薪資比不會的高 50-80%。因為你能做的事情,別人做不到

一個真實案例,讓你看懂 n8n 的威力

去年我在外商做 Growth 時,我們面臨一個問題:每天有 50-100 個潛在客戶從官網表單進來,但業務團隊根本來不及跟進。老闆問我能不能想辦法。

我花了一個下午用 n8n 建了這套流程:

當官網表單收到新資料

自動寫入 Google Sheets(建立客戶資料庫)

用 ChatGPT 分析客戶的產業和需求

根據分析結果,生成個人化的歡迎信
(B2B 客戶收到專業版本,B2C 收到友善版本)

自動從 Gmail 寄出

同步更新 HubSpot CRM

在 Slack 通知對應的業務負責人
(大客戶 tag 資深業務,小客戶分配給新人)

結果?客戶回覆率從 15% 提升到 52%。因為我們在客戶最有興趣的時候(填完表單後 5 分鐘內)就寄出了「看起來像人寫的」個人化郵件。

更重要的是,這套系統 24/7 運作,週末也不休息。業務團隊省下的時間,可以專注在真正需要人際互動的深度溝通上。

這就是 n8n 的價值 — 不是取代人,而是讓人做更有價值的事。

n8n vs Zapier vs Make:這個比較不是你想的那樣

網路上很多比較文章會列一堆功能表格,但我想給你一個更實際的角度:這三個工具根本不在同一個賽道上競爭

維度 n8n Zapier Make
定位 給「想深度客製化」的人 給「想快速解決問題」的人 介於兩者之間
最大優勢 完全免費(自架)+ 無限彈性 最多整合、上手最快 視覺化流程編輯器
最大痛點 需要一點技術背景(但不多) 費用高、複雜邏輯做不到 定價混亂、中文資源少
適合任務量 無限制 每月 <5,000 次<="" td=""> 每月 <10,000 次<="" td="">
年度成本 $0-60(伺服器費) $240-$7,200 $108-$1,800

我的建議不是「選哪一個」,而是:

如果你只是想快速串接兩個工具(例如:Google Form 填寫後自動寄信),用 Zapier 5 分鐘搞定。

如果你要建立一套長期運行的商業系統(例如:完整的 Lead Gen + CRM + 客服自動化),用 n8n。因為成本差異太大了 — Zapier 可能每年要花你 $1,000-$5,000,n8n 自架版幾乎免費。

如果你想要視覺化編輯器,又不想學 n8n,Make 是中間選項。但老實說,Make 能做的,n8n 都能做,而且 n8n 便宜很多。

真實情況是:我現在 90% 的自動化都用 n8n,只有快速測試新想法時才用 Zapier。當你熟悉 n8n 後,你會發現它的投資報酬率遠遠超過其他工具。

n8n 的運作邏輯:搞懂這三個概念就夠了

很多教學會把 n8n 講得很複雜,但其實核心概念只有三個。我用最白話的方式解釋:

1. Trigger(觸發器):什麼時候開始動作?

這是整個自動化的「開關」。常見的 Trigger 有三種:

時間型 Trigger
例如:每天早上 9 點、每週一、每小時。這適合定期要做的事情,像是每日報表、定時備份。

事件型 Trigger
例如:當 Google Form 收到新回覆、當收到新郵件、當 Airtable 有新紀錄。這適合「有事情發生時立刻反應」的場景。

Webhook Trigger
這是最強大但也最難懂的。簡單說,就是「給我一個網址,任何系統只要對這個網址發送資料,就能啟動我的自動化」。進階使用者會用這個串接各種第三方服務。

新手建議:先從「時間型」和「事件型」開始練習,Webhook 等你熟悉後再學。

2. Node(節點):要執行什麼動作?

Node 就是「具體要做的事」。n8n 目前有 400+ 個 Node,聽起來很多,但常用的其實就那幾十個:

資料處理類
Google Sheets(讀寫試算表)、Airtable(資料庫操作)、MySQL/PostgreSQL(進階資料庫)

通訊類
Gmail(收發郵件)、Slack(團隊通訊)、Telegram(機器人)、Discord(社群管理)

AI 類
ChatGPT(文字生成)、Claude(對話 AI)、Stable Diffusion(圖片生成)

行銷類
Facebook Ads、Google Ads、Mailchimp、HubSpot

重點不在於記住所有 Node,而是知道「當我想做某件事時,該去找哪個 Node」。n8n 的搜尋功能做得很好,直接搜關鍵字就能找到。

3. Workflow(工作流程):這些動作的順序是什麼?

這是 n8n 最核心的概念。Workflow 就是把多個 Node 按照邏輯順序串起來。

舉個例子,假設你要做「客戶填表單後自動寄歡迎信」:

Trigger: Google Form 收到新回應

Node 1: 讀取表單內容

Node 2: 判斷客戶類型(企業 or 個人)

Node 3a: 如果是企業 → 用 ChatGPT 生成專業版歡迎信
Node 3b: 如果是個人 → 用預設模板

Node 4: Gmail 寄出郵件

Node 5: 記錄到 Google Sheets

這就是一個完整的 Workflow。你會發現它就像在「寫步驟」,只是不用真的寫程式碼。

新手最容易犯的錯誤:一開始就想做很複雜的 Workflow。建議從 3-5 個 Node 的簡單流程開始,等熟悉後再慢慢加複雜度。

一個我實際在用的 n8n 自動化案例

理論講完了,現在來看實際應用。這是我真的在用、而且有具體成效的場景。

AI 客服系統:不是罐頭回覆,而是真正理解問題

這個案例是我幫一個電商客戶做的。他們的客服團隊每天要回答 100+ 個重複問題(運費、退換貨、尺寸...),但又不想用那種「選項式」的機器人(因為很煩)。

我們用 n8n + ChatGPT 做了這套系統:

客戶在官網聊天室留言

Webhook 接收訊息

ChatGPT 分析問題類型和情緒

從知識庫(Notion)搜尋相關答案

ChatGPT 用「自然語言」重新組織答案

如果信心度 >80%:直接回覆客戶
如果信心度 <80%:轉接給真人客服 +="" 提供建議答案="" <="" div="">

關鍵洞察:不要讓 AI 100% 自動回覆,而是讓它「處理簡單問題 + 輔助複雜問題」。這樣客戶滿意度反而更高。

成效:客服團隊從 5 人縮編到 2 人,回應速度從平均 30 分鐘降到 3 分鐘,客戶滿意度反而提升。