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
887
214 %
53 689
53 689
airware 6052.88 %
Перегретая
костюмы на осень женские офисные
828
16510 %
46 813
46 813
airware 5653.74 %
Перегретая
белорусские костюмы женские офисные
450
53.9 %
4 889
4 889
airware 1086.44 %
Перегретая
костюмы офисные женские
418
878.9 %
53 619
53 619
airware 12827.5 %
Перегретая
костюмы женские классические офисные
306
170.1 %
17 468
17 468
airware 5708.5 %
Перегретая
брючные костюмы женские офисные классические
293
17 %
13 219
13 219
airware 4511.6 %
Перегретая
женские костюмы брючные офисные
258
1467.6 %
29 155
29 155
airware 11300.4 %
Перегретая
костюмы женские осенние офисные
254
117.1 %
46 706
46 706
airware 18388.2 %
Перегретая
костюмы женские офисные
249
134.4 %
53 534
53 534
airware 21499.6 %
Перегретая
женские костюмы на осень офисные
228
506 %
46 646
46 646
airware 20458.8 %
Перегретая
костюмы женские классические с брюками офисные
211
81.9 %
21 598
21 598
airware 10236 %
Перегретая
костюмы офисные женские деловые
168
36.2 %
35 888
35 888
airware 21361.9 %
Перегретая
офисные костюмы женские больших размеров
152
242.3 %
15 763
15 763
airware 10370.4 %
Перегретая
костюмы женские классические офисные с юбкой
151
507.6 %
5 207
5 207
airware 3448.34 %
Перегретая
брючные костюмы женские офисные
148
77.6 %
29 022
29 022
airware 19609.5 %
Перегретая
турецкие костюмы женские офисные
144
298.3 %
1 088
1 088
airware 755.56 %
Перегретая
женские офисные костюмы
141
211.1 %
53 354
53 354
airware 37839.7 %
Перегретая
теплые офисные костюмы женские
140
255.9 %
12 078
12 078
airware 8627.14 %
Перегретая
белорусские костюмы женские офисные брючные
135
137.5 %
3 084
3 084
airware 2284.44 %
Перегретая
белорусские костюмы женские офисные с юбкой
130
1394.4 %
963
963
airware 740.77 %
Перегретая
костюмы с юбкой женские офисные
126
21.2 %
15 193
15 193
airware 12057.9 %
Перегретая
костюмы женские классические офисные брючные
126
281.6 %
14 282
14 282
airware 11334.9 %
Перегретая
женские костюмы офисные
106
146.3 %
53 410
53 410
airware 50386.8 %
Перегретая
костюмы женские офисные стильные
106
3583.3 %
36 804
36 804
airware 34720.8 %
Перегретая
офисные костюмы женские с юбкой
94
637.5 %
15 261
15 261
airware 16235.1 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные офисные
90
159.8 %
20 363
20 363
airware 22625.6 %
Перегретая
женские костюмы брючные офисные больших размеров
89
178.2 %
12 074
12 074
airware 13566.3 %
Перегретая
осенние костюмы женские офисные
87
2125 %
46 773
46 773
airware 53762.1 %
Перегретая
теплые костюмы женские офисные
86
233 %
11 800
11 800
airware 13720.9 %
Перегретая
костюмы на осень женские больших размеров офисные
85
154.9 %
13 415
13 415
airware 15782.3 %
Перегретая
офисные костюмы женские осень
85
33.3 %
46 808
46 808
airware 55068.2 %
Перегретая
костюмы женские деловые офисные
81
376.3 %
36 388
36 388
airware 44923.5 %
Перегретая
костюмы на осень женские офисные с юбкой
78
156.8 %
9 378
9 378
airware 12023.1 %
Перегретая
костюмы на осень женские офисные больших размеров
65
212.5 %
13 422
13 422
airware 20649.2 %
Перегретая
костюмы женские офисные деловые
63
22.4 %
36 476
36 476
airware 57898.4 %
Перегретая
стильные костюмы женские офисные
60
231.8 %
36 804
36 804
airware 61340 %
Перегретая
зимние костюмы женские офисные
57
151.8 %
46 443
46 443
airware 81478.9 %
Перегретая
костюмы женские на осень офисные
57
525 %
46 854
46 854
airware 82200 %
Перегретая
костюмы офисные женские больших размеров
55
170 %
15 320
15 320
airware 27854.5 %
Перегретая
офисные женские костюмы
55
116.7 %
53 688
53 688
airware 97614.5 %
Перегретая
костюмы офисные женские осень
50
1300 %
46 826
46 826
airware 93652 %
Перегретая
костюмы женские классические офисные больших размеров
42
8.3 %
9 545
9 545
airware 22726.2 %
Перегретая
стильные офисные костюмы женские
39
1250 %
36 804
36 804
airware 94369.2 %
Перегретая
офисные костюмы женские брючные
39
507.1 %
28 991
28 991
airware 74335.9 %
Перегретая
костюмы для работы женские офисный
39
84.5 %
9 541
9 541
airware 24464.1 %
Перегретая
офисные костюмы с юбкой женские
39
171.9 %
15 259
15 259
airware 39125.6 %
Перегретая
костюмы офисные женские деловые с юбкой
39
84.5 %
11 376
11 376
airware 29169.2 %
Перегретая
теплые костюмы офисные женские
37
244.7 %
11 758
11 758
airware 31778.4 %
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