Спрос на офисные костюмы женские

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
офисные костюмы женские
1 014
230.9 %
53 719
53 719
airware 5297.73 %
Перегретая
костюмы на осень женские офисные
1 009
257.2 %
46 787
46 787
airware 4636.97 %
Перегретая
белорусские костюмы женские офисные
513
41.6 %
4 794
4 794
airware 934.5 %
Перегретая
костюмы офисные женские
422
458.4 %
53 784
53 784
airware 12745 %
Перегретая
брючные костюмы женские офисные классические
408
50.5 %
11 023
11 023
airware 2701.72 %
Перегретая
костюмы женские классические офисные
348
183.6 %
19 496
19 496
airware 5602.3 %
Перегретая
костюмы женские осенние офисные
310
188.5 %
48 222
48 222
airware 15555.5 %
Перегретая
женские костюмы брючные офисные
292
1410 %
28 502
28 502
airware 9760.96 %
Перегретая
костюмы женские офисные
273
125 %
53 260
53 260
airware 19509.2 %
Перегретая
женские костюмы на осень офисные
270
247.1 %
46 914
46 914
airware 17375.6 %
Перегретая
костюмы женские классические с брюками офисные
251
123.1 %
21 892
21 892
airware 8721.91 %
Перегретая
костюмы офисные женские деловые
183
13.3 %
43 529
43 529
airware 23786.3 %
Перегретая
брючные костюмы женские офисные
182
90 %
29 524
29 524
airware 16222 %
Перегретая
белорусские костюмы женские офисные брючные
177
5850 %
3 447
3 447
airware 1947.46 %
Перегретая
офисные костюмы женские больших размеров
173
318.1 %
15 844
15 844
airware 9158.38 %
Перегретая
костюмы с юбкой женские офисные
155
13.8 %
15 271
15 271
airware 9852.26 %
Перегретая
турецкие костюмы женские офисные
150
207.9 %
1 114
1 114
airware 742.67 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные офисные
149
175.8 %
25 212
25 212
airware 16920.8 %
Перегретая
костюмы женские классические офисные с юбкой
147
785 %
5 408
5 408
airware 3678.91 %
Перегретая
костюмы женские классические офисные брючные
145
303.7 %
11 090
11 090
airware 7648.28 %
Перегретая
теплые офисные костюмы женские
141
208.4 %
12 111
12 111
airware 8589.36 %
Перегретая
костюмы брючные женские офисные
137
121.2 %
29 521
29 521
airware 21548.2 %
Перегретая
женские офисные костюмы
134
121.8 %
53 240
53 240
airware 39731.3 %
Перегретая
белорусские костюмы женские офисные с юбкой
132
243.3 %
1 010
1 010
airware 765.15 %
Перегретая
женские костюмы офисные
124
179.6 %
53 252
53 252
airware 42945.2 %
Перегретая
офисные костюмы женские осень
111
113.2 %
47 090
47 090
airware 42423.4 %
Перегретая
костюмы женские офисные стильные
97
556.2 %
27 719
27 719
airware 28576.3 %
Перегретая
офисные костюмы женские с юбкой
92
1072.2 %
15 484
15 484
airware 16830.4 %
Перегретая
теплые костюмы женские офисные
89
203.4 %
12 097
12 097
airware 13592.1 %
Перегретая
женские костюмы брючные офисные больших размеров
86
72.9 %
12 409
12 409
airware 14429.1 %
Перегретая
осенние костюмы женские офисные
81
203.1 %
46 889
46 889
airware 57887.6 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные офисные
78
155.4 %
25 112
25 112
airware 32194.9 %
Перегретая
костюмы офисные женские больших размеров
76
634.6 %
16 182
16 182
airware 21292.1 %
Перегретая
костюмы женские офисные деловые
75
16.4 %
42 778
42 778
airware 57037.3 %
Перегретая
костюмы на осень женские больших размеров офисные
74
152.8 %
13 546
13 546
airware 18305.4 %
Перегретая
костюмы женские деловые офисные
74
89.6 %
42 709
42 709
airware 57714.9 %
Перегретая
костюмы офисные женские осень
69
206.8 %
46 566
46 566
airware 67487 %
Перегретая
костюмы на осень женские офисные больших размеров
66
161.9 %
13 485
13 485
airware 20431.8 %
Перегретая
костюмы на осень женские офисные с юбкой
64
151.6 %
9 481
9 481
airware 14814.1 %
Перегретая
костюмы женские на осень офисные
59
503.8 %
46 590
46 590
airware 78966.1 %
Перегретая
офисные женские костюмы
59
97.5 %
52 734
52 734
airware 89379.7 %
Перегретая
стильные костюмы женские офисные
52
266.7 %
35 999
35 999
airware 69228.8 %
Перегретая
стильные офисные костюмы женские
44
2150 %
35 999
35 999
airware 81815.9 %
Перегретая
костюмы женские классические офисные больших размеров
44
10.3 %
9 564
9 564
airware 21736.4 %
Перегретая
офисные костюмы женские брючные
42
250 %
29 112
29 112
airware 69314.3 %
Перегретая
женские офисные костюмы больших размеров
40
67.6 %
16 119
16 119
airware 40297.5 %
Перегретая
женские офисные костюмы на осень
37
975 %
46 823
46 823
airware 126549 %
Перегретая
деловые костюмы женские офисные
35
37.5 %
42 683
42 683
airware 121951 %
Перегретая
костюмы офисные женские деловые с юбкой
35
33.3 %
11 925
11 925
airware 34071.4 %
Перегретая
теплые костюмы офисные женские
34
276.7 %
12 087
12 087
airware 35550 %
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