Спрос на женские платья

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
короткие женские платья
102
550 %
102 851
102 851
airware 100834 %
Перегретая
платья женское короткое
36
450 %
102 652
102 652
airware 285144 %
Перегретая
женские короткие платья
89
4500 %
102 610
102 610
airware 115292 %
Перегретая
декор для платья женского
226
644.7 %
101 775
101 775
airware 45033.2 %
Перегретая
женские черные платья
57
1375 %
101 307
101 307
airware 177732 %
Перегретая
черные женские платья
41
223.3 %
101 063
101 063
airware 246495 %
Перегретая
платья женские 52-54 размера
84
2850 %
101 058
101 058
airware 120307 %
Перегретая
черная платья женская
186
250 %
101 055
101 055
airware 54330.6 %
Перегретая
черный платья женский
184
2678.6 %
101 048
101 048
airware 54917.4 %
Перегретая
женские чёрные платья
64
631.8 %
100 947
100 947
airware 157730 %
Перегретая
платья черное женское
263
8716.7 %
100 890
100 890
airware 38361.2 %
Перегретая
платья женские черное
116
554.3 %
100 831
100 831
airware 86923.3 %
Перегретая
женские платья черные
92
403.8 %
100 802
100 802
airware 109567 %
Перегретая
чёрные платья женские
98
2010 %
100 741
100 741
airware 102797 %
Перегретая
черное платья женские
119
202.6 %
100 730
100 730
airware 84647 %
Перегретая
черные платья женские
1 095
2483.3 %
100 606
100 606
airware 9187.76 %
Перегретая
платья черные женские
908
1099.4 %
100 568
100 568
airware 11075.8 %
Перегретая
платья женские черные
408
508.4 %
100 555
100 555
airware 24645.8 %
Перегретая
платья черный женский
77
1333.3 %
100 553
100 553
airware 130588 %
Перегретая
платья черная женская
73
415 %
100 430
100 430
airware 137575 %
Перегретая
платья на маленький рост женское
106
352.9 %
98 145
98 145
airware 92589.6 %
Перегретая
платья на зиму женское больших размеров
172
194.5 %
97 245
97 245
airware 56537.8 %
Перегретая
платья зимние женские больших размеров
394
321.7 %
97 245
97 245
airware 24681.5 %
Перегретая
зимние платья больших размеров женские
150
295.9 %
97 245
97 245
airware 64830 %
Перегретая
платья женские больших размеров зимние
39
245 %
97 245
97 245
airware 249346 %
Перегретая
зимние женские платья больших размеров
390
238.4 %
97 245
97 245
airware 24934.6 %
Перегретая
зимние платья женские больших размеров
714
289.6 %
97 245
97 245
airware 13619.8 %
Перегретая
платья женские зимние больших размеров
175
457 %
97 245
97 245
airware 55568.6 %
Перегретая
женские зимние платья больших размеров
199
204.3 %
97 245
97 245
airware 48866.8 %
Перегретая
платья женские вечерние больших размеров
407
272.4 %
96 314
96 314
airware 23664.4 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 46
77
1333.3 %
96 275
96 275
airware 125032 %
Перегретая
вечерние платья миди женские
43
664.3 %
96 121
96 121
airware 223537 %
Перегретая
дорогие платья женские вечерние больших размеров
189
4775 %
95 575
95 575
airware 50568.8 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
119
153.5 %
95 109
95 109
airware 79923.5 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
84
166.7 %
95 109
95 109
airware 113225 %
Перегретая
вечерний платья женские большие размеры
45
425 %
95 082
95 082
airware 211293 %
Перегретая
платья женские вечерние нарядные 48-50
69
433.3 %
95 070
95 070
airware 137783 %
Перегретая
платья миди женские вечерние
127
191.1 %
95 011
95 011
airware 74811.8 %
Перегретая
вечернее платья женские больших размеров
37
386.4 %
94 761
94 761
airware 256111 %
Перегретая
вечерние платья женские большие размеры
36
1250 %
94 733
94 733
airware 263147 %
Перегретая
элегантные вечерние платья женские
122
333.7 %
94 517
94 517
airware 77473 %
Перегретая
платья дизайнерские женские
83
603.3 %
94 358
94 358
airware 113684 %
Перегретая
дизайнерские платья женские
210
337.7 %
94 358
94 358
airware 44932.4 %
Перегретая
платья элегантные женские вечерние
44
288.5 %
93 816
93 816
airware 213218 %
Перегретая
элегантные платья женские вечерние
181
268.1 %
93 816
93 816
airware 51832 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
185
152.2 %
93 621
93 621
airware 50605.9 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
179
2933.3 %
93 621
93 621
airware 52302.2 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
89
165.6 %
93 621
93 621
airware 105192 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
216
153.3 %
93 621
93 621
airware 43343.1 %
Перегретая
вечернее платья больших размеров женские
192
458.5 %
92 873
92 873
airware 48371.4 %
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