Спрос на женский платье

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
платье летнее повседневное женское
44
6.9 %
187 224
187 224
airware 425509 %
Перегретая
платье женское осень вечернее
1 340
194.1 %
186 451
186 451
airware 13914.2 %
Перегретая
платье женское вечернее осеннее
305
288.3 %
186 451
186 451
airware 61131.5 %
Перегретая
платье вечернее женское осеннее
95
415.4 %
186 451
186 451
airware 196264 %
Перегретая
платье осеннее вечернее женское
147
194.1 %
186 451
186 451
airware 126837 %
Перегретая
платье повседневное женское летнее
163
14.2 %
186 434
186 434
airware 114377 %
Перегретая
летнее платье женское повседневное
102
30.3 %
186 292
186 292
airware 182639 %
Перегретая
повседневное платье женское летнее
82
13.2 %
186 084
186 084
airware 226932 %
Перегретая
платье женское летнее повседневное
2 489
17.4 %
186 015
186 015
airware 7473.48 %
Перегретая
платье женское повседневное летнее
800
8.4 %
185 746
185 746
airware 23218.2 %
Перегретая
платье женское 46-48
168
379.4 %
185 736
185 736
airware 110557 %
Перегретая
платье женское 46-48 размер
37
3750 %
185 736
185 736
airware 501989 %
Перегретая
платье демисезонное женское повседневное
645
247.2 %
185 703
185 703
airware 28791.2 %
Перегретая
платье женское осень весна повседневное
80
2.9 %
185 703
185 703
airware 232129 %
Перегретая
платье женское повседневное демисезонное
147
332.7 %
185 703
185 703
airware 126329 %
Перегретая
платье весна осень женское повседневное
93
372.7 %
185 703
185 703
airware 199681 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее повседневное
211
15.1 %
185 703
185 703
airware 88010.9 %
Перегретая
платье женское весна-осень повседневные
88
750 %
185 703
185 703
airware 211026 %
Перегретая
женское платье осень-весна повседневное
39
25.3 %
185 703
185 703
airware 476162 %
Перегретая
платье женское повседневное осень весна
45
42.1 %
185 703
185 703
airware 412673 %
Перегретая
платье весеннее женское повседневное
131
151.5 %
185 548
185 548
airware 141640 %
Перегретая
платье женское повседневное весна
32
40.1 %
185 548
185 548
airware 579838 %
Перегретая
платье вечернее осеннее женское
783
545.6 %
185 519
185 519
airware 23693.4 %
Перегретая
повседневное платье женское на осень
38
592.9 %
184 434
184 434
airware 485353 %
Перегретая
повседневное осеннее платье женское
43
176.5 %
184 434
184 434
airware 428916 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
64
278.6 %
184 285
184 285
airware 287945 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
82
159.3 %
184 285
184 285
airware 224738 %
Перегретая
платье повседневное осеннее женское
62
360 %
184 285
184 285
airware 297234 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
77
187.5 %
184 285
184 285
airware 239331 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
175 %
184 285
184 285
airware 216806 %
Перегретая
платье женское праздничное с вырезом
164
365.4 %
184 127
184 127
airware 112273 %
Перегретая
платье женское весна-осень нарядное
69
252.9 %
183 928
183 928
airware 266562 %
Перегретая
платье демисезонное женское нарядное
120
322.7 %
183 928
183 928
airware 153273 %
Перегретая
платье женское с подкладом
80
278.6 %
183 712
183 712
airware 229640 %
Перегретая
платье женское летнее вечернее праздничное
190
34.1 %
183 417
183 417
airware 96535.3 %
Перегретая
платье летнее вечернее праздничное женское
100
37.7 %
183 417
183 417
airware 183417 %
Перегретая
платье женское осень 48
51
214.5 %
182 898
182 898
airware 358624 %
Перегретая
платье женское летнее нарядное
6 599
7.7 %
182 591
182 591
airware 2766.95 %
Перегретая
платье весеннее женское праздничное
194
308.7 %
182 548
182 548
airware 94096.9 %
Перегретая
платье женское демисезонное повседневное
349
119.4 %
182 319
182 319
airware 52240.4 %
Перегретая
платье женское повседневное с рукавом
71
107.8 %
181 784
181 784
airware 256034 %
Перегретая
платье с рукавом женское повседневное
101
891.7 %
181 784
181 784
airware 179984 %
Перегретая
платье женское с рукавами повседневное
70
129.5 %
181 784
181 784
airware 259691 %
Перегретая
платье с рукавами женское повседневное
124
225.6 %
181 735
181 735
airware 146560 %
Перегретая
осеннее праздничное платье женское
67
2283.3 %
181 706
181 706
airware 271203 %
Перегретая
платье праздничное осеннее женское
112
370 %
181 706
181 706
airware 162238 %
Перегретая
платье осеннее женское праздничное
3 302
374.7 %
181 706
181 706
airware 5502.91 %
Перегретая
платье праздничное осень женское
139
312.3 %
181 706
181 706
airware 130724 %
Перегретая
платье осеннее праздничное женское
458
455.3 %
181 706
181 706
airware 39673.8 %
Перегретая
праздничное платье женское осень
130
247 %
181 706
181 706
airware 139774 %
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