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 костюмы осенние больших размеров
45
396.2 %
44 615
44 615
airware 99144.5 %
Перегретая
женские костюмы больших размеров осень
42
370 %
44 524
44 524
airware 106010 %
Перегретая
женские костюмы с юбкой
3 244
377 %
44 519
44 519
airware 1372.35 %
Перегретая
костюмы с юбкой женские
2 501
3063.3 %
44 516
44 516
airware 1779.93 %
Перегретая
костюм женские с юбкой
344
244.4 %
44 511
44 511
airware 12939.2 %
Перегретая
юбка с костюмом женские
282
1812.5 %
44 487
44 487
airware 15775.5 %
Перегретая
костюмы осенние женские большие размеры
215
102.5 %
44 478
44 478
airware 20687.4 %
Перегретая
костюмы женские на осень большие размеры
134
31.2 %
44 456
44 456
airware 33176.1 %
Перегретая
летние брючные костюмы женские легкие
113
32.5 %
44 452
44 452
airware 39338.1 %
Перегретая
женские костюмы на осень больших размеров
54
34.2 %
44 322
44 322
airware 82077.8 %
Перегретая
стильные костюмы женские спортивные
47
243.8 %
44 314
44 314
airware 94285.1 %
Перегретая
спортивные костюмы женские стильные
84
575 %
44 313
44 313
airware 52753.6 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров осень
106
123.8 %
44 306
44 306
airware 41798.1 %
Перегретая
костюм женские больших размеров осень
49
169.5 %
44 291
44 291
airware 90389.8 %
Перегретая
женские классические костюмы на осень
76
222.7 %
44 286
44 286
airware 58271.1 %
Перегретая
осенние костюмы женские классические
105
250 %
44 286
44 286
airware 42177.1 %
Перегретая
костюмы осенние женские классические
58
88.1 %
44 286
44 286
airware 76355.2 %
Перегретая
женские костюмы на осень классика
233
678.1 %
44 286
44 286
airware 19006.9 %
Перегретая
костюмы на осень женские классические
276
320.6 %
44 286
44 286
airware 16045.7 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические
275
50.7 %
44 286
44 286
airware 16104 %
Перегретая
осенние женские костюмы больших размеров
197
122.8 %
44 253
44 253
airware 22463.4 %
Перегретая
женские осенние костюмы больших размеров
225
307.1 %
44 238
44 238
airware 19661.3 %
Перегретая
женские костюмы больших размеров на осень
245
246 %
44 214
44 214
airware 18046.5 %
Перегретая
костюмы на осень женские большие размеры
58
225.8 %
44 199
44 199
airware 76205.2 %
Перегретая
костюмы осень женские больших размеров
61
4.5 %
44 158
44 158
airware 72390.2 %
Перегретая
осенние костюмы больших размеров женские
75
1121.4 %
44 108
44 108
airware 58810.7 %
Перегретая
костюмы на осень больших размеров женские
69
912.5 %
44 100
44 100
airware 63913 %
Перегретая
костюмы с широкими штанами женские
123
411.8 %
44 004
44 004
airware 35775.6 %
Перегретая
женские трикотажный костюм с брюками
39
206 %
44 001
44 001
airware 112823 %
Перегретая
костюмы на осень женские больших размеров
1 721
257.3 %
43 991
43 991
airware 2556.13 %
Перегретая
осенние костюмы женские больших размеров
1 047
119.7 %
43 964
43 964
airware 4199.04 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров на осень
423
1107.5 %
43 962
43 962
airware 10392.9 %
Перегретая
женские костюмы на осень большие размеры
698
375.6 %
43 941
43 941
airware 6295.27 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров
482
32.1 %
43 928
43 928
airware 9113.69 %
Перегретая
костюмы женские классические осень
99
140.4 %
43 632
43 632
airware 44072.7 %
Перегретая
трикотажные костюмы с брюками женские
73
237.2 %
43 544
43 544
airware 59649.3 %
Перегретая
трикотажные женские костюмы с брюками
69
3400 %
43 539
43 539
airware 63100 %
Перегретая
женские трикотажные костюмы с брюками
211
213.6 %
43 539
43 539
airware 20634.6 %
Перегретая
костюмы женские трикотажные с брюками
245
341.7 %
43 489
43 489
airware 17750.6 %
Перегретая
костюмы женские на праздник
56
516.7 %
43 459
43 459
airware 77605.4 %
Перегретая
костюмы утеплённые женские
57
228.1 %
43 450
43 450
airware 76228.1 %
Перегретая
женские костюмы на праздник
95
377.6 %
43 407
43 407
airware 45691.6 %
Перегретая
костюмы черные женские
83
345.2 %
43 287
43 287
airware 52153 %
Перегретая
костюмы на праздник женские
169
314.1 %
43 250
43 250
airware 25591.7 %
Перегретая
оригинальные костюмы женские
74
619.2 %
43 246
43 246
airware 58440.5 %
Перегретая
костюмы утепленные женские
443
325.2 %
43 206
43 206
airware 9753.05 %
Перегретая
утеплённые костюмы женские
148
261.4 %
43 196
43 196
airware 29186.5 %
Перегретая
костюмы трикотажные женские с брюками
441
1075.6 %
43 140
43 140
airware 9782.31 %
Перегретая
трикотажные костюмы женские с брюками
1 460
371.6 %
43 133
43 133
airware 2954.32 %
Перегретая
женские костюмы праздничные с брюками
90
70 %
43 006
43 006
airware 47784.4 %
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