Спрос на женской платья

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
платья женские повседневные больших
41
157.9 %
35 684
35 684
airware 87034.1 %
Перегретая
трикотажные платья женские на зиму больших размеров
48
159.1 %
41 693
41 693
airware 86860.4 %
Перегретая
летние платья женские короткие
98
2500 %
85 086
85 086
airware 86822.5 %
Перегретая
черные платья женские праздничные
61
240.6 %
52 857
52 857
airware 86650.8 %
Перегретая
красивые осенние платья женские
85
262.5 %
73 493
73 493
airware 86462.4 %
Перегретая
коктейльные платья женские больших размеров
41
214 %
35 382
35 382
airware 86297.6 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
221
98.3 %
190 584
190 584
airware 86237.1 %
Перегретая
классические платья женские большие. размеры
52
522.7 %
44 741
44 741
airware 86040.4 %
Перегретая
классические платья женские вечерние
71
493.8 %
60 894
60 894
airware 85766.2 %
Перегретая
домашние женские платья хлопок
40
272.2 %
34 247
34 247
airware 85617.5 %
Перегретая
платья женские повседневные домашние
36
377.3 %
30 800
30 800
airware 85555.5 %
Перегретая
трикотажная платья женская осень
92
250 %
78 610
78 610
airware 85445.7 %
Перегретая
стильные платья женские на осень
170
259.9 %
145 145
145 145
airware 85379.4 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные короткие
87
214.2 %
74 241
74 241
airware 85334.5 %
Перегретая
платья женские 56 размер
100
293.9 %
85 135
85 135
airware 85135 %
Перегретая
платья женские офисные осень
160
2335.7 %
136 121
136 121
airware 85075.6 %
Перегретая
платья женские короткие вечерние
80
565.4 %
67 807
67 807
airware 84758.8 %
Перегретая
праздничные женские платья
162
500 %
136 986
136 986
airware 84559.3 %
Перегретая
ремень кожаный женский для платья
77
416.7 %
65 055
65 055
airware 84487 %
Перегретая
платья трикотажное женское
107
559.5 %
90 396
90 396
airware 84482.2 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень длинные
66
161.9 %
55 580
55 580
airware 84212.1 %
Перегретая
платья пляжные женские летние больших размеров
43
427.8 %
36 126
36 126
airware 84014 %
Перегретая
платья женские с вырезом на груди
42
650 %
35 257
35 257
airware 83945.2 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров летнее
53
303.3 %
44 485
44 485
airware 83934 %
Перегретая
женские вечерние платья больших размеров 54-56
56
380.8 %
46 999
46 999
airware 83926.8 %
Перегретая
вечерние мини платья женские
53
280.4 %
44 467
44 467
airware 83900 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
78
41.8 %
65 356
65 356
airware 83789.8 %
Перегретая
красивые женские платья на осень
88
254.7 %
73 493
73 493
airware 83514.8 %
Перегретая
осени платья женские
394
257.8 %
328 129
328 129
airware 83281.5 %
Перегретая
ремень женский кожаный тонкий для платья
31
492.9 %
25 650
25 650
airware 82741.9 %
Перегретая
платья женские приталенные
94
304.1 %
77 720
77 720
airware 82680.9 %
Перегретая
платья короткие женские осенние
91
247.8 %
75 097
75 097
airware 82524.2 %
Перегретая
платья женские прямые нарядные
73
208.7 %
60 159
60 159
airware 82409.6 %
Перегретая
модные платья женские 2025
62
394.4 %
51 057
51 057
airware 82350 %
Перегретая
однотонные платья женские праздничные
38
85.7 %
31 293
31 293
airware 82350 %
Перегретая
платья оверсайз женские зимние
44
154.8 %
36 161
36 161
airware 82184.1 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные короткие
73
32 %
59 771
59 771
airware 81878.1 %
Перегретая
платья женские трикотажные повседневные
78
440 %
63 790
63 790
airware 81782 %
Перегретая
платья женские большие размеры нарядные
128
1778.6 %
104 555
104 555
airware 81683.6 %
Перегретая
летние платья женские длинные
177
17650 %
144 570
144 570
airware 81678 %
Перегретая
платья воротником женская
45
314.7 %
36 714
36 714
airware 81586.7 %
Перегретая
белая платья женская
79
79.5 %
64 451
64 451
airware 81583.5 %
Перегретая
платья вечерние женские длинные нарядные
90
233.7 %
73 214
73 214
airware 81348.9 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
160
382.4 %
129 353
129 353
airware 80845.6 %
Перегретая
вечерние черные платья женские
83
193.1 %
67 031
67 031
airware 80760.2 %
Перегретая
длинная платья женская
266
1035.2 %
214 596
214 596
airware 80675.2 %
Перегретая
красивые платья женские на праздник
56
379.4 %
45 075
45 075
airware 80491.1 %
Перегретая
платья женские праздничные теплые
51
214.5 %
41 037
41 037
airware 80464.7 %
Перегретая
платья женские классические для офиса
41
47.6 %
32 940
32 940
airware 80341.5 %
Перегретая
женские платья для дома
85
722.7 %
68 263
68 263
airware 80309.4 %
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