Спрос на женские платья осенние

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
платья женские осенние офисные
98
999999 %
132 021
132 021
airware 134715 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
2 430
8950 %
125 614
125 614
airware 5169.3 %
Перегретая
осенние женские платья длинные
85
2783.3 %
146 591
146 591
airware 172460 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
539
1946.3 %
146 591
146 591
airware 27196.8 %
Перегретая
платье женское осенние длинное
100
1616.7 %
146 591
146 591
airware 146591 %
Перегретая
платье женское осенние
851
1115.8 %
313 531
313 531
airware 36842.7 %
Перегретая
осенние весенние платья женские
44
1050 %
300 300
300 300
airware 682500 %
Перегретая
платье женские осенние
140
950 %
313 493
313 493
airware 223924 %
Перегретая
платье женское осенние повседневное
124
725 %
162 304
162 304
airware 130890 %
Перегретая
платья женские праздничные осенние
80
677.3 %
181 706
181 706
airware 227132 %
Перегретая
платья женские больших размеров осенние
53
612.5 %
125 614
125 614
airware 237008 %
Перегретая
осенние платье женские
62
466.7 %
313 493
313 493
airware 505634 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
1 174
456 %
166 606
166 606
airware 14191.3 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
339
396.1 %
125 614
125 614
airware 37054.3 %
Перегретая
платья женские осенние длинные
137
247.8 %
146 591
146 591
airware 107001 %
Перегретая
осенние платье женское длинное
63
236.4 %
146 591
146 591
airware 232684 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
90
207.1 %
62 579
62 579
airware 69532.2 %
Перегретая
платье женское осенние больших размеров
140
155.9 %
124 053
124 053
airware 88609.3 %
Перегретая
платье осенние женское теплое
406
93.5 %
46 088
46 088
airware 11351.7 %
Перегретая
женские платья осенние весенние
57
7.6 %
300 300
300 300
airware 526842 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные длинные
152
151.3 %
71 973
71 973
airware 47350.7 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
584
151.6 %
63 336
63 336
airware 10845.2 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров длинные
288
152.1 %
71 899
71 899
airware 24964.9 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
46
152.2 %
60 788
60 788
airware 132148 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
122
152.5 %
40 422
40 422
airware 33132.8 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
77
152.7 %
63 242
63 242
airware 82132.5 %
Перегретая
осенние женские платья теплые
112
152.8 %
46 410
46 410
airware 41437.5 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
216
153.3 %
93 621
93 621
airware 43343.1 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
119
153.5 %
95 109
95 109
airware 79923.5 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
87
154.8 %
178 835
178 835
airware 205557 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
42
155 %
125 614
125 614
airware 299081 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
53
156 %
64 181
64 181
airware 121096 %
Перегретая
платье длинное женское осенние
151
156.3 %
146 591
146 591
airware 97080.1 %
Перегретая
платье осенние нарядное женское
33
156.5 %
178 835
178 835
airware 541924 %
Перегретая
красивые осенние платья женские
106
157.1 %
76 185
76 185
airware 71872.6 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
88
157.3 %
146 591
146 591
airware 166581 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
254
157.6 %
162 304
162 304
airware 63899.2 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
109
157.9 %
21 512
21 512
airware 19735.8 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров длинные
183
158.9 %
71 899
71 899
airware 39289.1 %
Перегретая
платья осенние нарядные женские
69
161.3 %
178 835
178 835
airware 259181 %
Перегретая
платья осенние женские трикотажные
441
162.2 %
80 863
80 863
airware 18336.3 %
Перегретая
нарядные осенние платья женские
63
164.5 %
178 835
178 835
airware 283865 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
39
164.7 %
61 260
61 260
airware 157077 %
Перегретая
платья осенние женские вязаные
100
164.9 %
17 882
17 882
airware 17882 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
89
165.6 %
93 621
93 621
airware 105192 %
Перегретая
женские платья осенние длинные
43
166.2 %
146 591
146 591
airware 340909 %
Перегретая
платья женские осенние праздничные
85
166.4 %
181 706
181 706
airware 213772 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
84
166.7 %
95 109
95 109
airware 113225 %
Перегретая
прямые платья женские осенние
45
168.4 %
79 035
79 035
airware 175633 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные длинные
152
169.7 %
70 922
70 922
airware 46659.2 %
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