Спрос на повседневные платья

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
Анализ товаров по ключу
Общее кол-во продаж Значение скрыто
Неудовлетворенный спрос Значение скрыто
Цена закупки Значение скрыто
Цена продажи Значение скрыто
Прибыль Значение скрыто
Наличие на складе Значение скрыто
Контакты поставщиков Значение скрыто
straight Поисковый запрос Запрос
question-mark
То слово или фраза, которые пользователи вводят в поисковую строку
straight Спрос
question-mark
Количествово запросов, набранных пользователями в поисковой строке Количествово запросов, набранных пользователями в поисковой строке / Динамика запроса относительно предыдущего месяца
straight Тренд
question-mark
Динамика запроса относительно предыдущего месяца
straight Предложений
question-mark
Количество товарных карточек по запросу Количество товарных карточек по запросу / Соотношение спроса к предложению
straight Конкуренция
question-mark
Соотношение спроса к предложению
платья женские повседневные
7 391
6989 %
225 210
225 210
airware 3047.08 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
2 317
218.6 %
166 606
166 606
airware 7190.59 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 982
417 %
166 606
166 606
airware 8405.95 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 694
958.3 %
162 304
162 304
airware 9581.11 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 552
483.5 %
166 606
166 606
airware 10734.9 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 487
588.8 %
162 304
162 304
airware 10914.9 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
1 174
456 %
166 606
166 606
airware 14191.3 %
Перегретая
платья повседневные женские
776
3183.3 %
225 210
225 210
airware 29021.9 %
Перегретая
летние платья женские легкие повседневные
669
105.9 %
128 503
128 503
airware 19208.2 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров
649
293.4 %
71 229
71 229
airware 10975.2 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
611
167.5 %
63 335
63 335
airware 10365.8 %
Перегретая
платья летние женские легкие повседневные
610
24.9 %
128 503
128 503
airware 21066.1 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
584
151.6 %
63 336
63 336
airware 10845.2 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные
584
428.7 %
132 861
132 861
airware 22750.2 %
Перегретая
платья женские повседневные теплые
531
156.4 %
32 927
32 927
airware 6200.94 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
512
450 %
63 312
63 312
airware 12365.6 %
Перегретая
повседневные платья женские
447
962.2 %
225 210
225 210
airware 50382.6 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
409
443.3 %
162 304
162 304
airware 39683.1 %
Перегретая
платья для офиса повседневные
366
781.8 %
127 363
127 363
airware 34798.6 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
301
362.3 %
185 703
185 703
airware 61695.4 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
254
157.6 %
162 304
162 304
airware 63899.2 %
Перегретая
платья повседневные
241
345.1 %
223 533
223 533
airware 92752.3 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные
236
202.3 %
65 517
65 517
airware 27761.4 %
Перегретая
платья летние женские повседневные
229
2.8 %
187 388
187 388
airware 81828.8 %
Перегретая
повседневные платья
228
810 %
297 536
297 536
airware 130498 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
216
153.3 %
93 621
93 621
airware 43343.1 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 48-50
212
1977.3 %
73 795
73 795
airware 34809 %
Перегретая
платья женские повседневные белорусские
204
225.9 %
4 615
4 615
airware 2262.25 %
Перегретая
платья летние женские больших размеров повседневные
185
6.4 %
34 009
34 009
airware 18383.2 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
185
152.2 %
93 621
93 621
airware 50605.9 %
Перегретая
платья для девочек в садик 116-122 повседневные
181
140.5 %
47 869
47 869
airware 26447 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
179
2933.3 %
93 621
93 621
airware 52302.2 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
173
1185.7 %
63 164
63 164
airware 36511 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
171
153.6 %
63 161
63 161
airware 36936.3 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
170
184.9 %
162 304
162 304
airware 95473 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров белорусские
155
1241.7 %
3 490
3 490
airware 2251.61 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные по колено
155
175 %
1 284
1 284
airware 828.39 %
Перегретая
платья женские офисные повседневные
146
344.6 %
132 861
132 861
airware 91000.7 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 52-54
145
2021.4 %
52 876
52 876
airware 36466.2 %
Перегретая
платья для девочек подростков повседневное
136
417.6 %
69 219
69 219
airware 50896.3 %
Перегретая
платья женские летние повседневные
123
186.5 %
186 372
186 372
airware 151522 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
122
152.5 %
40 422
40 422
airware 33132.8 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные длинные
120
201.9 %
47 971
47 971
airware 39975.8 %
Перегретая
платья повседневные женские офисные
117
1721.4 %
132 861
132 861
airware 113556 %
Перегретая
платья женские повседневные летние
116
33.5 %
186 454
186 454
airware 160736 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
112
204.5 %
63 242
63 242
airware 56466.1 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
110
156.8 %
40 422
40 422
airware 36747.3 %
Перегретая
платья летние женские больших размеров повседневные хлопок
109
19.4 %
41 506
41 506
airware 38078.9 %
Перегретая
платья летние женские легкие повседневные больших размеров
107
485 %
70 234
70 234
airware 65639.2 %
Перегретая
женские летние платья легкие повседневные
107
60.3 %
128 503
128 503
airware 120096 %
Перегретая

Что даёт анализ топа запросов Wildberries?

Каждый поисковый запрос на Wildberries — это прямой сигнал спроса. Наш инструмент позволяет:
  • Увидеть объём спроса по каждому запросу — сколько раз его вводили за месяц.
  • Оценить динамику тренда: растёт интерес или падает по сравнению с прошлым месяцем.
  • Проанализировать конкуренцию: сколько карточек уже продаётся и насколько рынок насыщен.
  • Рассчитать потенциал ниши: чем ниже соотношение «спрос / предложение», тем выше шанс на быструю окупаемость.

Как работать с топом запросов ВБ?

  1. Не гонитесь за популярностью. Самые популярные запросы на WB (например, «духи», «кофта», «сумка») часто — перегретые ниши с сотнями тысяч карточек и минимальной рентабельностью.
  2. Ищите рост в деталях: запросы вроде «энзимная пудра» могут иметь высокий спрос и при этом — низкую конкуренцию.
  3. Учитывайте сезонность: интерес к «пеналу» или «дневнику» резко падает летом — анализ тренда помогает не ошибиться со сроками запуска.
  4. Сравнивайте формулировки: «лабубу» и «лабубу игрушка» — разные ниши с разным уровнем конкуренции и потенциалом прибыли.

Почему Trenz — лучший способ анализировать топ запросов Вайлдберриз?

  • Данные обновляются регулярно — вы видите актуальную картину рынка.
  • Простая визуализация: рост или падение тренда, уровень конкуренции.
  • Фокус на прибыльности, а не просто на популярности: мы помогаем находить ниши, где реально можно заработать.
telegram-icon