Спрос на женские платья повседневные

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
7 310
982.5 %
225 574
225 574
airware 3085.83 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 945
7530.8 %
164 522
164 522
airware 8458.71 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
1 649
750.5 %
164 522
164 522
airware 9977.08 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 436
3828.9 %
164 522
164 522
airware 11457 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 171
89.1 %
164 522
164 522
airware 14049.7 %
Перегретая
платья повседневные женские
839
872.5 %
225 574
225 574
airware 26886.1 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
790
44.5 %
164 522
164 522
airware 20825.6 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров
736
9250 %
77 845
77 845
airware 10576.8 %
Перегретая
платья женские повседневные теплые
693
172.2 %
33 064
33 064
airware 4771.14 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
686
204.5 %
66 360
66 360
airware 9673.47 %
Перегретая
летние платья женские легкие повседневные
685
839.6 %
129 923
129 923
airware 18966.9 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
659
172.7 %
66 359
66 359
airware 10069.7 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные
517
324.6 %
133 165
133 165
airware 25757.3 %
Перегретая
платья летние женские легкие повседневные
506
44.6 %
129 923
129 923
airware 25676.5 %
Перегретая
повседневные платья женские
499
623.6 %
225 574
225 574
airware 45205.2 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
478
473 %
164 522
164 522
airware 34418.8 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
468
535 %
66 322
66 322
airware 14171.4 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные
266
222.7 %
63 775
63 775
airware 23975.6 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
259
152.8 %
99 063
99 063
airware 38248.3 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 48-50
240
408.2 %
73 114
73 114
airware 30464.2 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные по колено
231
186.7 %
1 055
1 055
airware 456.71 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
221
98.3 %
190 584
190 584
airware 86237.1 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
211
167.9 %
66 115
66 115
airware 31334.1 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
210
294.2 %
164 522
164 522
airware 78343.8 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
207
189.9 %
99 063
99 063
airware 47856.5 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
186
241.8 %
164 522
164 522
airware 88452.7 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров белорусские
185
501.2 %
5 139
5 139
airware 2777.84 %
Перегретая
платья женские теплые повседневные
178
241.4 %
32 819
32 819
airware 18437.6 %
Перегретая
платья женские летние повседневные
165
737.5 %
186 488
186 488
airware 113023 %
Перегретая
платья женские повседневные белорусские
157
735 %
9 545
9 545
airware 6079.62 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
157
342.5 %
99 063
99 063
airware 63097.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
153
218.4 %
65 934
65 934
airware 43094.1 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
151
154.1 %
63 360
63 360
airware 41960.3 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 52-54
147
1286.4 %
51 095
51 095
airware 34758.5 %
Перегретая
платья женские повседневные летние
142
885.3 %
186 275
186 275
airware 131180 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные больших размеров
133
173.1 %
17 368
17 368
airware 13058.7 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные длинные
129
154.9 %
99 063
99 063
airware 76793 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные длинные
125
300 %
47 313
47 313
airware 37850.4 %
Перегретая
платья женские офисные повседневные
119
208.7 %
133 165
133 165
airware 111903 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
111
151.8 %
40 281
40 281
airware 36289.2 %
Перегретая
женские летние платья легкие повседневные
108
335.7 %
129 923
129 923
airware 120299 %
Перегретая
платья женские повседневные длинные
104
262.2 %
122 407
122 407
airware 117699 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
104
157.2 %
63 360
63 360
airware 60923.1 %
Перегретая
летние платья женские легкие повседневные хлопок
95
143.9 %
58 343
58 343
airware 61413.7 %
Перегретая
платья летние женские больших размеров повседневные
94
26.7 %
44 458
44 458
airware 47295.7 %
Перегретая
женские платья повседневные
94
9450 %
225 574
225 574
airware 239972 %
Перегретая
платья летние женские повседневные
92
31.1 %
186 598
186 598
airware 202824 %
Перегретая
платья повседневные женские офисные
91
156.8 %
133 165
133 165
airware 146335 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
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