Спрос на кроссовки женские осенние

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
кроссовки для ходьбы женские осенние
131
198.9 %
93 846
93 846
airware 71638.2 %
Перегретая
кроссовки для бега женские осенние
186
445.7 %
137 063
137 063
airware 73689.8 %
Перегретая
кроссовки высокие осенние женские непромокаемые
47
184.3 %
8 255
8 255
airware 17563.8 %
Перегретая
кроссовки высокие осенние женские натуральная кожа
66
160 %
26 101
26 101
airware 39547 %
Перегретая
кроссовки высокие осенние женские
708
432.7 %
88 320
88 320
airware 12474.6 %
Перегретая
кроссовки высокие женские утепленные осенние
182
151.7 %
10 491
10 491
airware 5764.29 %
Перегретая
кроссовки высокие женские осенние
138
444.3 %
88 119
88 119
airware 63854.3 %
Перегретая
кроссовки водонепроницаемые женские осенние
99
252 %
13 665
13 665
airware 13803 %
Перегретая
кроссовки весенние осенние женские
46
292.1 %
273 794
273 794
airware 595204 %
Перегретая
кроссовки ботинки осенние женские
139
918.8 %
14 439
14 439
airware 10387.8 %
Перегретая
кроссовки босоногие женские осенние
101
107.8 %
935
935
airware 925.74 %
Перегретая
кроссовки белые осенние женские
157
7900 %
133 350
133 350
airware 84936.3 %
Перегретая
кроссовки белые женские осенние
120
71.2 %
133 350
133 350
airware 111125 %
Перегретая
кроссовки бежевые осенние женские
33
1150 %
58 984
58 984
airware 178739 %
Перегретая
кроссовки беговые осенние женские
33
1700 %
139 560
139 560
airware 422909 %
Перегретая
кроссовки беговые женские осенние
57
366.7 %
139 560
139 560
airware 244842 %
Перегретая
кроссовки yourbox женские осенние
36
178.6 %
227
227
airware 630.56 %
Перегретая
кроссовки timejump женские осенние
63
56.8 %
1 304
1 304
airware 2069.84 %
Перегретая
кроссовки puma женские осенние
105
264.3 %
8 467
8 467
airware 8063.81 %
Перегретая
кроссовки obba женские осенние
151
293.2 %
256
256
airware 169.54 %
Перегретая
кроссовки nike осенние женские
175
1143.8 %
63 799
63 799
airware 36456.6 %
Перегретая
кроссовки nike женские осенние высокие
94
411.5 %
9 257
9 257
airware 9847.87 %
Перегретая
кроссовки nike женские осенние
501
2228.3 %
64 282
64 282
airware 12830.7 %
Перегретая
кроссовки nike женские оригинал осенние
324
1855.9 %
11 983
11 983
airware 3698.46 %
Перегретая
кроссовки new balance женские осенние
104
1350 %
10 877
10 877
airware 10458.7 %
Перегретая
кроссовки kari осенние женские кроссовки
38
222.7 %
3 126
3 126
airware 8226.32 %
Перегретая
кроссовки kari женские осенние
153
423.2 %
3 088
3 088
airware 2018.3 %
Перегретая
кроссовки fila женские осенние
422
296.8 %
540
540
airware 127.96 %
Перегретая
кроссовки dreelzy женские осенние
44
113 %
47
47
airware 106.82 %
Перегретая
кроссовки crosby женские осенние
69
161.3 %
369
369
airware 534.78 %
Перегретая
кроссовки columbia женские осенние
41
633.3 %
410
410
airware 1000 %
Перегретая
кроссовки bona женские осенние
103
233.9 %
1 225
1 225
airware 1189.32 %
Перегретая
кроссовки adidas осенние женские
195
303.2 %
49 907
49 907
airware 25593.3 %
Перегретая
кроссовки adidas женские осенние кожаные
79
152.6 %
9 533
9 533
airware 12067.1 %
Перегретая
кроссовки adidas женские осенние
526
492 %
49 907
49 907
airware 9488.02 %
Перегретая
кроссовки 35 размер женские осенние
87
153.6 %
215 530
215 530
airware 247736 %
Перегретая
кроссовка женские осенние черные
72
160.8 %
89 302
89 302
airware 124031 %
Перегретая
кроссовка женские осенние белые
102
195.7 %
133 350
133 350
airware 130735 %
Перегретая
кроссовка женские осенние adidas
55
239.7 %
50 406
50 406
airware 91647.3 %
Перегретая
кроссовка женские осенние
1 575
910.7 %
271 491
271 491
airware 17237.5 %
Перегретая
краус кроссовки женские осенние
160
565.4 %
700
700
airware 437.5 %
Перегретая
красные кроссовки женские осенние на платформе
48
292.9 %
1 460
1 460
airware 3041.67 %
Перегретая
красные кроссовки женские осенние
395
61.3 %
17 982
17 982
airware 4552.41 %
Перегретая
коричневые осенние кроссовки женские
56
330 %
27 381
27 381
airware 48894.6 %
Перегретая
кожаные осенние кроссовки женские
195
375 %
156 349
156 349
airware 80179 %
Перегретая
кожаные кроссовки осенние женские
92
312.9 %
156 349
156 349
airware 169945 %
Перегретая
кожаные кроссовки женские осенние
57
520 %
156 349
156 349
airware 274296 %
Перегретая
карри кроссовки женские осенние
98
77.3 %
3 088
3 088
airware 3151.02 %
Перегретая
женский осенние кроссовки
44
490 %
274 284
274 284
airware 623373 %
Перегретая
женский кроссовки осенние
618
199.2 %
271 491
271 491
airware 43930.6 %
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