Спрос на костюмы женские осенние

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
костюмы женские осенние
11 533
644.8 %
163 486
163 486
airware 1417.55 %
Перегретая
осенние костюмы женские
11 291
391.2 %
163 394
163 394
airware 1447.12 %
Перегретая
костюмы осенние женские
2 414
48.2 %
156 884
156 884
airware 6498.92 %
Перегретая
осенние женские костюмы
1 532
2421 %
156 884
156 884
airware 10240.5 %
Перегретая
осенние костюмы женские с юбкой
1 429
502.2 %
36 607
36 607
airware 2561.72 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные
1 313
169.2 %
85 650
85 650
airware 6523.23 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой
1 203
463.4 %
36 601
36 601
airware 3042.48 %
Перегретая
женские спортивные костюмы больших размеров осенние
1 193
834.9 %
18 775
18 775
airware 1573.76 %
Перегретая
женские осенние костюмы
1 060
652 %
163 486
163 486
airware 15423.2 %
Перегретая
осенние костюмы женские больших размеров
1 047
119.7 %
43 964
43 964
airware 4199.04 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
839
1947.6 %
40 024
40 024
airware 4770.44 %
Перегретая
осенние спортивные костюмы женские
740
271.7 %
63 380
63 380
airware 8564.86 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные
648
31.9 %
85 613
85 613
airware 13211.9 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые
569
735.5 %
41 979
41 979
airware 7377.68 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные
528
26.9 %
63 394
63 394
airware 12006.4 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров
482
32.1 %
43 928
43 928
airware 9113.69 %
Перегретая
осенние костюмы с юбкой женские
457
224.4 %
36 563
36 563
airware 8000.66 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные больших размеров
453
626.1 %
22 826
22 826
airware 5038.85 %
Перегретая
костюмы женские осенние офисные
361
488.8 %
45 923
45 923
airware 12721 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские
321
414.8 %
40 273
40 273
airware 12546.1 %
Перегретая
женские осенние костюмы брючные
316
355.1 %
86 087
86 087
airware 27242.7 %
Перегретая
осенние женские костюмы с юбкой
288
486.4 %
36 760
36 760
airware 12763.9 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные теплые
283
324.8 %
26 201
26 201
airware 9258.3 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осенние
283
529.7 %
63 769
63 769
airware 22533.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
277
207.4 %
26 245
26 245
airware 9474.73 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические
275
50.7 %
44 286
44 286
airware 16104 %
Перегретая
осенние брючные костюмы женские
273
103.4 %
86 274
86 274
airware 31602.2 %
Перегретая
осенние женские костюмы с брюками
260
197.6 %
87 371
87 371
airware 33604.2 %
Перегретая
костюмы осенние женские с юбкой
249
6275 %
36 884
36 884
airware 14812.8 %
Перегретая
женские костюмы осенние
239
224.7 %
163 486
163 486
airware 68404.2 %
Перегретая
осенние костюмы женские спортивные
236
31.7 %
63 790
63 790
airware 27029.7 %
Перегретая
женские осенние костюмы больших размеров
225
307.1 %
44 238
44 238
airware 19661.3 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой больших размеров
224
174.4 %
3 502
3 502
airware 1563.39 %
Перегретая
женские осенние костюмы с юбкой
218
439.3 %
37 501
37 501
airware 17202.3 %
Перегретая
костюмы осенние женские большие размеры
215
102.5 %
44 478
44 478
airware 20687.4 %
Перегретая
осенние костюмы женские с юбкой длинной
214
197.6 %
7 260
7 260
airware 3392.52 %
Перегретая
осенние теплые костюмы женские
201
565.4 %
40 525
40 525
airware 20161.7 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые спортивные
200
210 %
19 965
19 965
airware 9982.5 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные больших размеров
199
107.9 %
21 972
21 972
airware 11041.2 %
Перегретая
осенние женские костюмы больших размеров
197
122.8 %
44 253
44 253
airware 22463.4 %
Перегретая
костюме женские осенние
196
154.3 %
163 486
163 486
airware 83411.2 %
Перегретая
костюмы с жилеткой женские осенние
192
1426.9 %
5 599
5 599
airware 2916.15 %
Перегретая
костюмы женские осенние 2025
186
1.8 %
80 565
80 565
airware 43314.5 %
Перегретая
костюмы осенние женские с брюками
182
86.8 %
87 447
87 447
airware 48047.8 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших размеров праздничные осенние
181
154.6 %
6 204
6 204
airware 3427.62 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные офисные
178
17850 %
24 262
24 262
airware 13630.3 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые больших размеров
174
158.8 %
6 571
6 571
airware 3776.44 %
Перегретая
осенние костюмы женские для покрытых
170
186 %
952
952
airware 560 %
Перегретая
женские осенние спортивные костюмы
159
146.3 %
63 941
63 941
airware 40214.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
152
683.3 %
19 902
19 902
airware 13093.4 %
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