Спрос на женские брючные костюмы

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
зимние брючные костюмы женские
169
227.9 %
91 237
91 237
airware 53986.4 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные
924
59.5 %
81 859
81 859
airware 8859.2 %
Перегретая
брючные костюмы на осень женские
70
19.4 %
81 843
81 843
airware 116919 %
Перегретая
костюмы женские брючные осенние
73
102.1 %
81 833
81 833
airware 112100 %
Перегретая
брючные женские костюмы на осень
61
519.2 %
81 823
81 823
airware 134136 %
Перегретая
брючные костюмы женские на осень
599
204.8 %
81 810
81 810
airware 13657.8 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные
599
17.3 %
81 810
81 810
airware 13657.8 %
Перегретая
женские костюмы брючные на осень
460
415.1 %
81 786
81 786
airware 17779.6 %
Перегретая
костюмы женские на осень брючные
81
24.3 %
81 751
81 751
airware 100927 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные
386
1 %
81 727
81 727
airware 21172.8 %
Перегретая
брючные костюмы женские осень
266
15.5 %
81 655
81 655
airware 30697.4 %
Перегретая
костюмы брючные женские осень
250
413 %
81 647
81 647
airware 32658.8 %
Перегретая
женские осенние брючные костюмы
94
24 %
81 543
81 543
airware 86747.9 %
Перегретая
осенние женские брючные костюмы
38
3.7 %
81 536
81 536
airware 214568 %
Перегретая
женские осенние костюмы брючные
213
56 %
81 520
81 520
airware 38272.3 %
Перегретая
женские брючные костюмы на осень
144
46.6 %
81 406
81 406
airware 56531.9 %
Перегретая
осенние брючные костюмы женские
166
20.9 %
81 397
81 397
airware 49034.3 %
Перегретая
стильные брючные костюмы женские
98
154.2 %
81 307
81 307
airware 82966.3 %
Перегретая
костюмы брючные женские
1 503
152.6 %
75 481
75 481
airware 5022.02 %
Перегретая
костюмы женские брючные
961
109.6 %
75 445
75 445
airware 7850.68 %
Перегретая
женский брючные костюмы
53
1010 %
75 430
75 430
airware 142321 %
Перегретая
брючный костюмы женские
53
39.8 %
75 428
75 428
airware 142317 %
Перегретая
женские костюмы брючные
4 829
801.7 %
75 423
75 423
airware 1561.88 %
Перегретая
брючные костюмы женские
7 505
175.4 %
75 415
75 415
airware 1004.86 %
Перегретая
женские брючные костюмы
2 417
210.2 %
75 410
75 410
airware 3119.98 %
Перегретая
брючные женские костюмы
393
162.4 %
75 342
75 342
airware 19171 %
Перегретая
костюмы женские брючные повседневные на осень
157
31.3 %
70 298
70 298
airware 44775.8 %
Перегретая
женские костюмы брючные повседневные осень
171
321.7 %
70 298
70 298
airware 41109.9 %
Перегретая
летние женские брючные костюмы
64
26.2 %
68 881
68 881
airware 107627 %
Перегретая
костюмы брючные женские летние
67
4.1 %
68 875
68 875
airware 102799 %
Перегретая
женские летние брючные костюмы
60
22.3 %
68 857
68 857
airware 114762 %
Перегретая
летние брючные костюмы женские
304
148.7 %
68 728
68 728
airware 22607.9 %
Перегретая
брючные костюмы женские летние
285
15.7 %
68 716
68 716
airware 24110.9 %
Перегретая
костюмы брючные летние женские
41
1075 %
68 693
68 693
airware 167544 %
Перегретая
костюмы женские летние брючные
40
172.2 %
68 680
68 680
airware 171700 %
Перегретая
женские костюмы брючные летние
45
0.6 %
68 671
68 671
airware 152602 %
Перегретая
брючные летние костюмы женские
46
169 %
68 670
68 670
airware 149283 %
Перегретая
женские брючные костюмы летние
110
22.4 %
68 495
68 495
airware 62268.2 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших
89
791.7 %
65 482
65 482
airware 73575.3 %
Перегретая
костюмы женские брючные повседневные
100
28.1 %
60 810
60 810
airware 60810 %
Перегретая
женские костюмы брючные повседневные
153
83 %
60 746
60 746
airware 39703.3 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные спортивные
131
495.8 %
53 632
53 632
airware 40940.5 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные спортивные
49
494.4 %
53 632
53 632
airware 109453 %
Перегретая
модные женские брючные костюмы
49
376.7 %
49 342
49 342
airware 100698 %
Перегретая
женские модные костюмы брючные
37
314.3 %
49 342
49 342
airware 133357 %
Перегретая
брючные спортивные костюмы женские
50
404.5 %
49 099
49 099
airware 98198 %
Перегретая
брючные костюмы женские нарядные осень
46
181.4 %
40 440
40 440
airware 87913 %
Перегретая
летние брючные костюмы женские легкие
105
78 %
39 289
39 289
airware 37418.1 %
Перегретая
брючные костюмы женские праздничные нарядные
155
321.9 %
39 169
39 169
airware 25270.3 %
Перегретая
костюмы женские брючные нарядные
71
179.1 %
38 893
38 893
airware 54778.9 %
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