Спрос на костюмы женские

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
женские зимние костюмы спортивные
156
238 %
49 606
49 606
airware 31798.7 %
Перегретая
спортивные костюмы женские зима
152
213.4 %
49 593
49 593
airware 32627 %
Перегретая
зимние костюмы женские спортивные
269
220.3 %
49 571
49 571
airware 18427.9 %
Перегретая
женские спортивные костюмы зимние
304
204.3 %
49 460
49 460
airware 16269.7 %
Перегретая
зимние женские спортивные костюмы
314
214.4 %
49 458
49 458
airware 15751 %
Перегретая
спортивные костюмы зимние женские
344
258.5 %
49 379
49 379
airware 14354.4 %
Перегретая
зимние спортивные костюмы женские
2 508
231.3 %
49 292
49 292
airware 1965.39 %
Перегретая
женские зимние спортивные костюмы
446
254.6 %
49 211
49 211
airware 11033.9 %
Перегретая
брачные костюмы больших размеров женские
76
1470 %
49 193
49 193
airware 64727.6 %
Перегретая
модные женские костюмы брючные
42
273.1 %
49 121
49 121
airware 116955 %
Перегретая
модные брючные костюмы женские
103
1521.4 %
49 121
49 121
airware 47690.3 %
Перегретая
костюмы на осень женские для беременных
81
311.3 %
48 433
48 433
airware 59793.8 %
Перегретая
спортивные брючные костюмы женские
58
391.2 %
47 437
47 437
airware 81787.9 %
Перегретая
женские костюмы на осень с брюками больших размеров
471
1171.4 %
47 387
47 387
airware 10060.9 %
Перегретая
костюмы женские классические
5 754
115.7 %
47 372
47 372
airware 823.29 %
Перегретая
китайские костюмы женские
143
1071.4 %
47 371
47 371
airware 33126.6 %
Перегретая
женские костюмы осень большие размеры
41
4050 %
47 348
47 348
airware 115483 %
Перегретая
брючные спортивные костюмы женские
63
580 %
47 223
47 223
airware 74957.1 %
Перегретая
спортивки женские костюм
224
443 %
47 127
47 127
airware 21038.8 %
Перегретая
костюмы летние женские с брюками легкие
56
7.7 %
47 082
47 082
airware 84075 %
Перегретая
спортивки костюм женские
155
1600 %
46 982
46 982
airware 30311 %
Перегретая
костюмы женские классика
129
250 %
46 661
46 661
airware 36171.3 %
Перегретая
женские классический костюм
61
6150 %
46 625
46 625
airware 76434.4 %
Перегретая
костюмы на осень женские в офис
38
492.9 %
46 589
46 589
airware 122603 %
Перегретая
классические костюм женские
76
93.4 %
46 569
46 569
airware 61275 %
Перегретая
женские костюм классический
74
1430 %
46 537
46 537
airware 62887.8 %
Перегретая
классические женские костюмы
215
333.9 %
46 515
46 515
airware 21634.9 %
Перегретая
костюмы классика женские
71
213 %
46 505
46 505
airware 65500 %
Перегретая
костюме женские классический
179
456.8 %
46 451
46 451
airware 25950.3 %
Перегретая
осенние костюмы женские офисные
89
634.6 %
46 382
46 382
airware 52114.6 %
Перегретая
женские костюмы классические
290
376.5 %
46 288
46 288
airware 15961.4 %
Перегретая
офисные костюмы женские осень
140
825 %
46 207
46 207
airware 33005 %
Перегретая
костюмы женские на осень офисные
61
431.2 %
46 207
46 207
airware 75749.2 %
Перегретая
костюмы офисные женские осень
68
204.5 %
46 127
46 127
airware 67833.8 %
Перегретая
костюм женские классические
452
2310 %
46 047
46 047
airware 10187.4 %
Перегретая
женские классические костюмы
540
1978.6 %
46 021
46 021
airware 8522.41 %
Перегретая
женские костюмы на осень офисные
297
196.3 %
46 021
46 021
airware 15495.3 %
Перегретая
классические костюмы женские
1 026
143.6 %
45 999
45 999
airware 4483.33 %
Перегретая
костюмы классические женские
852
138.5 %
45 984
45 984
airware 5397.18 %
Перегретая
костюмы женские осенние офисные
361
488.8 %
45 923
45 923
airware 12721 %
Перегретая
женские костюмы с шортами
49
31.7 %
45 728
45 728
airware 93322.5 %
Перегретая
костюмы на осень женские офисные
1 064
205.8 %
45 683
45 683
airware 4293.52 %
Перегретая
костюмы с шортами женские
157
246.2 %
45 680
45 680
airware 29095.5 %
Перегретая
костюмы больших размеров женские осень
193
184 %
45 629
45 629
airware 23642 %
Перегретая
костюмы женские с юбкой
1 693
6096.4 %
45 475
45 475
airware 2686.06 %
Перегретая
костюмы с юбками женские
1 212
163.5 %
45 468
45 468
airware 3751.48 %
Перегретая
женские костюмы с юбками
118
1735.7 %
44 948
44 948
airware 38091.5 %
Перегретая
костюмы женские с юбками
77
999999 %
44 765
44 765
airware 58136.4 %
Перегретая
женские костюм с юбкой
154
408.1 %
44 740
44 740
airware 29051.9 %
Перегретая
трендовые костюмы женские
244
212.4 %
44 716
44 716
airware 18326.2 %
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