Спрос на костюмы женские осенние

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
10 589
239.8 %
176 822
176 822
airware 1669.86 %
Перегретая
осенние костюмы женские
9 689
143.5 %
176 822
176 822
airware 1824.98 %
Перегретая
костюмы осенние женские
1 993
20.6 %
176 822
176 822
airware 8872.15 %
Перегретая
осенние женские костюмы
1 377
436.6 %
176 822
176 822
airware 12841.1 %
Перегретая
осенние костюмы женские с юбкой
1 369
1079.3 %
37 536
37 536
airware 2741.86 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой
1 186
694.6 %
37 530
37 530
airware 3164.42 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные
1 152
104.2 %
87 375
87 375
airware 7584.64 %
Перегретая
женские спортивные костюмы больших размеров осенние
1 037
602.2 %
19 902
19 902
airware 1919.19 %
Перегретая
женские осенние костюмы
935
213.4 %
161 298
161 298
airware 17251.1 %
Перегретая
осенние костюмы женские больших размеров
857
49.7 %
49 645
49 645
airware 5792.88 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
681
139.2 %
41 893
41 893
airware 6151.69 %
Перегретая
осенние спортивные костюмы женские
596
82.4 %
68 674
68 674
airware 11522.5 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные
536
16.7 %
84 795
84 795
airware 15820 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые
504
1525 %
41 835
41 835
airware 8300.6 %
Перегретая
осенние костюмы с юбкой женские
424
281.7 %
36 644
36 644
airware 8642.45 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные
415
0.7 %
69 017
69 017
airware 16630.6 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные больших размеров
386
120.8 %
21 487
21 487
airware 5566.58 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров
382
3.5 %
49 227
49 227
airware 12886.7 %
Перегретая
костюмы женские осенние офисные
310
188.5 %
48 222
48 222
airware 15555.5 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские
288
872.9 %
43 103
43 103
airware 14966.3 %
Перегретая
женские осенние костюмы брючные
280
172.2 %
84 452
84 452
airware 30161.4 %
Перегретая
осенние женские костюмы с юбкой
261
2422.7 %
36 987
36 987
airware 14171.3 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осенние
248
8216.7 %
67 457
67 457
airware 27200.4 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные теплые
240
12050 %
23 533
23 533
airware 9805.42 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
231
389.7 %
23 525
23 525
airware 10184 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические
230
12 %
47 712
47 712
airware 20744.3 %
Перегретая
костюмы осенние женские с юбкой
225
428.7 %
37 023
37 023
airware 16454.7 %
Перегретая
осенние брючные костюмы женские
219
42.8 %
83 992
83 992
airware 38352.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой больших размеров
216
201 %
4 444
4 444
airware 2057.41 %
Перегретая
осенние женские костюмы с брюками
214
87.2 %
82 253
82 253
airware 38436 %
Перегретая
женские осенние костюмы больших размеров
207
212 %
51 501
51 501
airware 24879.7 %
Перегретая
женские осенние костюмы с юбкой
203
3433.3 %
36 995
36 995
airware 18224.1 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших размеров праздничные осенние
202
154.1 %
8 550
8 550
airware 4232.67 %
Перегретая
костюме женские осенние
201
168.9 %
176 822
176 822
airware 87971.1 %
Перегретая
осенние костюмы женские с юбкой длинной
194
265.6 %
8 550
8 550
airware 4407.22 %
Перегретая
костюмы осенние женские большие размеры
187
62.7 %
51 554
51 554
airware 27569 %
Перегретая
осенние костюмы женские спортивные
186
5.5 %
67 403
67 403
airware 36238.2 %
Перегретая
женские костюмы осенние
186
81 %
176 822
176 822
airware 95065.6 %
Перегретая
осенние теплые костюмы женские
177
999999 %
45 119
45 119
airware 25491 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые спортивные
176
333.9 %
22 419
22 419
airware 12738.1 %
Перегретая
осенние женские костюмы больших размеров
173
73.6 %
51 531
51 531
airware 29786.7 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой длинной
171
154.9 %
8 602
8 602
airware 5030.41 %
Перегретая
костюмы женские осенние 2025
169
4.3 %
80 883
80 883
airware 47859.8 %
Перегретая
костюмы с жилеткой женские осенние
164
202.3 %
6 189
6 189
airware 3773.78 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные больших размеров
164
26.6 %
21 648
21 648
airware 13200 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные офисные
149
175.8 %
25 212
25 212
airware 16920.8 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные спортивные
146
467.1 %
52 695
52 695
airware 36092.5 %
Перегретая
женские осенние спортивные костюмы
146
114 %
67 341
67 341
airware 46124 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
141
1034.6 %
22 382
22 382
airware 15873.8 %
Перегретая
костюмы осенние женские с брюками
140
17.3 %
82 089
82 089
airware 58635 %
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