Спрос на платье теплое женское осень

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
теплое платье женское осень
182
174.7 %
313 493
313 493
airware 172249 %
Перегретая
тёплые платья на осень женские
48
200 %
46 667
46 667
airware 97222.9 %
Перегретая
женское платье на осень теплое
50
158.7 %
46 587
46 587
airware 93174 %
Перегретая
платье женское теплое осень
163
326.3 %
46 585
46 585
airware 28579.8 %
Перегретая
платье женское осень тёплое
107
259.8 %
46 402
46 402
airware 43366.4 %
Перегретая
платье женское на осень теплое
135
371.4 %
46 375
46 375
airware 34351.9 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
135
154.7 %
46 375
46 375
airware 34351.9 %
Перегретая
платье осень теплое женское
126
443.8 %
46 369
46 369
airware 36800.8 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
95
256.5 %
46 342
46 342
airware 48781.1 %
Перегретая
теплое платье осень женское
86
999999 %
46 330
46 330
airware 53872.1 %
Перегретая
платье теплое осень женское
154
35.1 %
46 318
46 318
airware 30076.6 %
Перегретая
тёплое платье на осень женское
58
340 %
46 312
46 312
airware 79848.3 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
270
165.9 %
46 300
46 300
airware 17148.2 %
Перегретая
платье на осень теплое женское
293
9716.7 %
46 230
46 230
airware 15778.2 %
Перегретая
женские теплые платья на осень
305
214 %
46 215
46 215
airware 15152.5 %
Перегретая
платье осень женское теплое
315
583.9 %
46 203
46 203
airware 14667.6 %
Перегретая
теплые платья женские на осень
17 385
214.9 %
46 194
46 194
airware 265.71 %
Перегретая
теплое платье женское на осень
45 701
226.6 %
46 193
46 193
airware 101.08 %
Перегретая
платье теплое на осень женское
333
2170 %
46 177
46 177
airware 13867 %
Перегретая
платье женское осень теплое
5 266
165.5 %
46 177
46 177
airware 876.89 %
Перегретая
теплые женские платья на осень
337
240.4 %
46 174
46 174
airware 13701.5 %
Перегретая
платья теплые женские на осень
5 130
245.7 %
46 169
46 169
airware 899.98 %
Перегретая
платье на осень женское теплое
3 260
344.2 %
46 167
46 167
airware 1416.17 %
Перегретая
платье женское теплое на осень
64
450 %
46 153
46 153
airware 72114.1 %
Перегретая
тёплое платье женское на осень
2 485
225.1 %
46 137
46 137
airware 1856.62 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
364
858.9 %
46 134
46 134
airware 12674.2 %
Перегретая
платья женские осень теплые
70
195.8 %
46 123
46 123
airware 65890 %
Перегретая
платье теплое женское на осень
67
241.3 %
46 119
46 119
airware 68834.3 %
Перегретая
женское теплое платье на осень
396
165.1 %
46 093
46 093
airware 11639.7 %
Перегретая
теплое платье на осень женское
755
469.4 %
46 048
46 048
airware 6099.07 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень
864
229.3 %
46 039
46 039
airware 5328.59 %
Перегретая
теплое женское платье осень
659
171.8 %
46 024
46 024
airware 6983.92 %
Перегретая
платье теплое женское осень
646
189.2 %
46 024
46 024
airware 7124.46 %
Перегретая
теплые платья на осень женские
647
225.8 %
46 024
46 024
airware 7113.45 %
Перегретая
платье женское осень зима теплое
712
240.4 %
41 269
41 269
airware 5796.21 %
Перегретая
платье женское повседневное осень теплое
57
200 %
40 422
40 422
airware 70915.8 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное теплое
190
19050 %
40 422
40 422
airware 21274.7 %
Перегретая
платье женское осень повседневное теплое
1 398
1041.5 %
40 422
40 422
airware 2891.42 %
Перегретая
платье повседневное женское осень теплое
65
180 %
40 422
40 422
airware 62187.7 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
110
156.8 %
40 422
40 422
airware 36747.3 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное теплое
65
320.8 %
40 422
40 422
airware 62187.7 %
Перегретая
платье осень женское повседневное теплое
92
155.7 %
40 422
40 422
airware 43937 %
Перегретая
платье женское осень праздничное теплое
43
157.5 %
37 836
37 836
airware 87990.7 %
Перегретая
длинное платье женское осень теплое
60
155.3 %
37 411
37 411
airware 62351.7 %
Перегретая
теплое женское платье осень длинное
46
157 %
37 411
37 411
airware 81328.3 %
Перегретая
теплое длинное платье женское на осень
167
159.9 %
37 411
37 411
airware 22401.8 %
Перегретая
платье на осень женское теплое длинное
190
6383.3 %
37 411
37 411
airware 19690 %
Перегретая
теплое платье женское длинное на осень
219
165.3 %
37 411
37 411
airware 17082.7 %
Перегретая
платье длинное женское осень теплое
143
150 %
37 411
37 411
airware 26161.5 %
Перегретая
платье на осень женское длинное теплое
95
389.3 %
37 411
37 411
airware 39380 %
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