Спрос на платья женские офисные

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 офисные
1 478
2289.4 %
141 994
141 994
airware 9607.17 %
Перегретая
платья офисные женские деловые
1 350
170.9 %
149 242
149 242
airware 11055 %
Перегретая
офисные платья женские
880
3470 %
141 994
141 994
airware 16135.7 %
Перегретая
платья женские офисные стильные
784
1194.4 %
70 068
70 068
airware 8937.24 %
Перегретая
платья офисные женские
606
412.6 %
141 994
141 994
airware 23431.3 %
Перегретая
платья женские осень офисные
544
549.1 %
136 121
136 121
airware 25022.2 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные
517
324.6 %
133 165
133 165
airware 25757.3 %
Перегретая
платье беларусь женское офисные
429
3250 %
6 513
6 513
airware 1518.18 %
Перегретая
платья женские офисные стильные осень
398
405.4 %
86 665
86 665
airware 21775.1 %
Перегретая
платья офисные женские деловые больших размеров
325
155.7 %
82 687
82 687
airware 25442.2 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
316
477 %
136 121
136 121
airware 43076.3 %
Перегретая
платья женские больших размеров офисные
251
217 %
49 451
49 451
airware 19701.6 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
250
744.4 %
136 121
136 121
airware 54448.4 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 48-50
240
408.2 %
73 114
73 114
airware 30464.2 %
Перегретая
женские платья на осень офисные
220
1783.3 %
136 121
136 121
airware 61873.2 %
Перегретая
платья женские офисные больших размеров
215
766.7 %
49 391
49 391
airware 22972.6 %
Перегретая
офисные платья женские деловые
170
243.1 %
149 242
149 242
airware 87789.4 %
Перегретая
платья женские офисные осень
160
2335.7 %
136 121
136 121
airware 85075.6 %
Перегретая
классические платья женские офисные
158
335.4 %
33 017
33 017
airware 20896.8 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 52-54
147
1286.4 %
51 095
51 095
airware 34758.5 %
Перегретая
женские офисные платья
142
557.1 %
141 994
141 994
airware 99995.8 %
Перегретая
платья женские офисные беларусь
140
438.9 %
6 476
6 476
airware 4625.71 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
135
225.3 %
137 674
137 674
airware 101981 %
Перегретая
платья женские офисные повседневные
119
208.7 %
133 165
133 165
airware 111903 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
119
155.3 %
79 621
79 621
airware 66908.4 %
Перегретая
платья женские офисные теплые
118
158.3 %
22 408
22 408
airware 18989.8 %
Перегретая
офисные платья женские стильные
110
1425 %
69 090
69 090
airware 62809.1 %
Перегретая
платья женские офисные для полных
105
2050 %
24 614
24 614
airware 23441.9 %
Перегретая
платья беларусь женские офисные
101
196.4 %
6 331
6 331
airware 6268.32 %
Перегретая
женские платья офисные стильные
92
350 %
69 281
69 281
airware 75305.4 %
Перегретая
платья повседневные женские офисные
91
156.8 %
133 165
133 165
airware 146335 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
87
114.2 %
136 121
136 121
airware 156461 %
Перегретая
платья женские офисные стильные больших размеров
87
252.3 %
56 155
56 155
airware 64546 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
83
62.2 %
136 121
136 121
airware 164001 %
Перегретая
платья офисные женские повседневные деловые
81
962.5 %
124 815
124 815
airware 154093 %
Перегретая
платья строгие женские офисные
78
140.2 %
6 201
6 201
airware 7950 %
Перегретая
женские платья больших размеров офисные
78
41.8 %
48 645
48 645
airware 62365.4 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 46
74
1530 %
95 920
95 920
airware 129622 %
Перегретая
платья офисные женские осенние
73
7250 %
136 121
136 121
airware 186467 %
Перегретая
платье офисные женские
71
7150 %
7 500
7 500
airware 10563.4 %
Перегретая
женские платья офисные
70
586.4 %
141 994
141 994
airware 202849 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные большие размеры
69
355.9 %
35 726
35 726
airware 51776.8 %
Перегретая
турецкие платья женские офисные
68
805.6 %
1 709
1 709
airware 2513.24 %
Перегретая
офисные платья женские осень
65
101.2 %
136 121
136 121
airware 209417 %
Перегретая
офисные платья женские деловые осень
61
240.6 %
137 674
137 674
airware 225695 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров офисные
54
160.2 %
35 814
35 814
airware 66322.2 %
Перегретая
офисные женские платья
48
2350 %
141 994
141 994
airware 295821 %
Перегретая
платье женское офисные
47
721.4 %
141 994
141 994
airware 302115 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 44
45
2300 %
89 298
89 298
airware 198440 %
Перегретая
офисные платья женские больших размеров
44
225 %
48 563
48 563
airware 110370 %
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