Pipefy VS Gumloop

PipefyとGumloopを比較し、どちらが優れているかを確認しましょう。このPipefyとGumloopのソフトウェア比較は、実際のユーザーレビューに基づいています。価格、機能、サポート、使いやすさ、ユーザーレビューを比較し、最適な選択ができるよう、PipefyかGumloopかを判断して、ご自身のビジネスに合ったものを選んでください。

Pipefy

Pipefy
Pipefy AI Agentsは業務プロセスを自動化します。自然言語でインテリジェントなワークフローを構築し、自律型エージェントを展開します。時間を節約し、エラーを削減し、ROIを向上させます。

Gumloop

Gumloop
AIを活用したビジネスオートメーションを簡単に構築、展開できるノーコードプラットフォーム。ドラッグアンドドロップツールで複雑なタスクを簡素化します。AIの専門知識は不要です。

Pipefy

Launched 2014-05
Pricing Model Free Trial
Starting Price
Tech used Google Analytics,Google Tag Manager,Cloudflare CDN,WordPress,jQuery,Gzip,HTTP/3,JSON Schema,OpenGraph,RSS,HSTS,YouTube
Tag Workflow Automation,Data Integration,Process Mining

Gumloop

Launched 2024-04
Pricing Model Free Trial
Starting Price
Tech used Google Fonts,Next.js,Vercel,Emotion,Gzip,OpenGraph,Webpack,HSTS
Tag Workflow Automation,Business Workflows,No-Code

Pipefy Rank/Visit

Global Rank 18627
Country Brazil
Month Visit 2221032

Top 5 Countries

90.71%
2.01%
2%
0.87%
0.65%
Brazil Colombia United States India United Kingdom

Traffic Sources

1.21%
0.6%
0.11%
5.49%
24.07%
68.52%
social paidReferrals mail referrals search direct

Gumloop Rank/Visit

Global Rank 134694
Country United States
Month Visit 307908

Top 5 Countries

40.52%
14.22%
5.46%
4.88%
4.15%
United States India Canada United Kingdom France

Traffic Sources

4.69%
0.46%
0.06%
5.29%
36.72%
52.77%
social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing Pipefy and Gumloop, you can also consider the following products

Basepilot - 反復的で退屈な作業を自動化して、チームが価値の高いタスクに集中できるようにする最も簡単な方法です。数クリックと簡単なデモンストレーションですべてが完了します。

Peakflo - Peakflo AI は、インテリジェントなエージェント型ワークフローを駆使し、複雑な財務・業務プロセスを自動化します。AR/AP(売掛金・買掛金)を最適化し、コストを大幅に削減。手作業業務の95%を排除します。

coWorker - coWorkerのカスタムかつセキュアなAIエージェントで、タスクを自動化し、効率を大幅に向上させます。データプライバシーを最大限に保護するため、オンサイトでの導入も可能です。

OpenPipe - 強化学習を活用して、OpenPipeで貴社独自のAIエージェントを構築しませんか?貴社のビジネスニーズに合わせて、安全で費用対効果の高いモデルを微調整し、デプロイすることができます。

Pipelex - Pipelex: 決定論的AIのためのオープンな開発ツール。 ミッションクリティカルなタスクにおいて、構造化された出力とエージェントのメソッドメモリーを活用することで、再現性と信頼性の高いワークフローを構築できるようになります。

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