Спрос на женские костюмы теплые

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
теплые костюмы женские
29 996
266.9 %
54 698
54 698
airware 182.35 %
Перегретая
теплые спортивные костюмы женские
7 623
240.9 %
24 719
24 719
airware 324.27 %
Перегретая
костюмы теплые женские
5 324
246.2 %
143
143
airware 2.69 %
Умеренная
спортивные костюмы женские теплые
5 189
192.5 %
24 714
24 714
airware 476.28 %
Перегретая
теплые женские костюмы
4 242
230.9 %
54 675
54 675
airware 1288.9 %
Перегретая
костюмы женские теплые
4 094
190.9 %
54 665
54 665
airware 1335.25 %
Перегретая
теплые костюмы женские на флисе
3 338
213.1 %
6 586
6 586
airware 197.3 %
Перегретая
теплые костюмы на осень женские
2 759
211.8 %
40 139
40 139
airware 1454.84 %
Перегретая
женские теплые костюмы
2 625
205.3 %
54 649
54 649
airware 2081.87 %
Перегретая
теплые костюмы женские с юбкой
2 554
188.3 %
12 111
12 111
airware 474.2 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые
1 847
208.7 %
40 095
40 095
airware 2170.82 %
Перегретая
женские спортивные костюмы теплые
1 618
204.7 %
24 649
24 649
airware 1523.42 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень
1 456
336.1 %
40 072
40 072
airware 2752.2 %
Перегретая
теплые костюмы женские на зиму
1 398
222.2 %
27 445
27 445
airware 1963.16 %
Перегретая
спортивные костюмы теплые женские
1 279
245.3 %
24 647
24 647
airware 1927.05 %
Перегретая
теплые спортивные костюмы женские больших размеров
1 179
239.5 %
7 224
7 224
airware 612.72 %
Перегретая
женские теплые спортивные костюмы
1 178
224.3 %
24 635
24 635
airware 2091.26 %
Перегретая
теплые костюмы женские на зиму с начесом
974
755 %
5 067
5 067
airware 520.23 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
839
1947.6 %
40 024
40 024
airware 4770.44 %
Перегретая
теплые костюмы с юбкой женские
821
279.3 %
12 063
12 063
airware 1469.31 %
Перегретая
теплые костюмы женские больших размеров
820
289.1 %
14 860
14 860
airware 1812.2 %
Перегретая
костюмы спортивные женские теплые
815
186.5 %
24 630
24 630
airware 3022.09 %
Перегретая
женские костюмы теплые
804
209.5 %
54 503
54 503
airware 6778.98 %
Перегретая
зимние костюмы женские теплые с курткой
780
240.7 %
1 801
1 801
airware 230.9 %
Перегретая
спортивные костюмы женские теплые с капюшоном
772
190.1 %
11 931
11 931
airware 1545.47 %
Перегретая
спортивные костюмы женские теплые на флисе
768
206.7 %
5 235
5 235
airware 681.64 %
Перегретая
спортивные теплые костюмы женские
711
232.3 %
24 631
24 631
airware 3464.28 %
Перегретая
теплые женские костюмы больших размеров
699
252 %
14 862
14 862
airware 2126.18 %
Перегретая
теплые женские костюмы на осень
678
418.5 %
40 062
40 062
airware 5908.85 %
Перегретая
теплые брючные костюмы женские
669
215.2 %
36 933
36 933
airware 5520.63 %
Перегретая
теплые домашние костюмы женские
663
192.6 %
28 504
28 504
airware 4299.25 %
Перегретая
теплые женские костюмы с юбкой
628
185.3 %
12 085
12 085
airware 1924.36 %
Перегретая
костюмы теплые женские с начесом
612
237.2 %
6 724
6 724
airware 1098.69 %
Перегретая
теплые зимние костюмы женские
612
187.8 %
25 496
25 496
airware 4166.01 %
Перегретая
теплые вязаные костюмы женские
610
211.8 %
6 610
6 610
airware 1083.61 %
Перегретая
зимние костюмы женские теплые
607
256.5 %
25 498
25 498
airware 4200.66 %
Перегретая
теплые костюмы женские спортивные
600
409.3 %
24 617
24 617
airware 4102.83 %
Перегретая
теплые спортивные костюмы женские на флисе
577
240.4 %
5 227
5 227
airware 905.89 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые
569
735.5 %
41 979
41 979
airware 7377.68 %
Перегретая
теплые женские спортивные костюмы
560
293.5 %
25 662
25 662
airware 4582.5 %
Перегретая
теплые костюмы женские на флисе большие размеры
543
3670 %
2 192
2 192
airware 403.68 %
Перегретая
костюмы на осень женские спортивные теплые
533
150.4 %
19 653
19 653
airware 3687.24 %
Перегретая
спортивные женские костюмы теплые
521
180.9 %
24 630
24 630
airware 4727.45 %
Перегретая
костюмы женские теплые на флисе
509
206.6 %
6 256
6 256
airware 1229.08 %
Перегретая
теплые костюмы женские с юбкой длинные
504
228.1 %
2 552
2 552
airware 506.35 %
Перегретая
домашние костюмы женские с брюками теплые
494
166.2 %
13 299
13 299
airware 2692.11 %
Перегретая
oxouno женские костюмы теплые
479
202.5 %
87
87
airware 18.16 %
Высокая
женские костюмы на осень теплые
471
678 %
40 064
40 064
airware 8506.16 %
Перегретая
костюмы флисовые женские теплые
469
350.6 %
5 625
5 625
airware 1199.36 %
Перегретая
теплые костюмы больших размеров женские
468
291.2 %
14 865
14 865
airware 3176.28 %
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