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
теплые костюмы женские без капюшона
38
155.6 %
42 954
42 954
airware 113037 %
Перегретая
костюмы женские утеплённые
42
312.5 %
42 920
42 920
airware 102190 %
Перегретая
костюм утепленные женские
44
196.7 %
42 909
42 909
airware 97520.5 %
Перегретая
костюм женские утепленный
55
339.5 %
42 594
42 594
airware 77443.6 %
Перегретая
утеплённые женские костюмы
103
199.3 %
42 441
42 441
airware 41204.9 %
Перегретая
женские утепленные костюмы
88
287.8 %
42 402
42 402
airware 48184.1 %
Перегретая
утепленные женские костюмы
130
295.3 %
42 325
42 325
airware 32557.7 %
Перегретая
женские утеплённые костюмы
67
307.7 %
42 240
42 240
airware 63044.8 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые
569
735.5 %
41 979
41 979
airware 7377.68 %
Перегретая
женские костюмы утепленные
164
204.7 %
41 953
41 953
airware 25581.1 %
Перегретая
женские осенние костюмы теплые
91
151.1 %
41 942
41 942
airware 46090.1 %
Перегретая
костюмы женские утепленные
257
433.6 %
41 933
41 933
airware 16316.3 %
Перегретая
спортивные костюмы женские весна
153
16.5 %
41 899
41 899
airware 27385 %
Перегретая
черные костюмы женские
182
1187.5 %
41 840
41 840
airware 22989 %
Перегретая
костюмы женские офисные деловые
88
28.6 %
41 837
41 837
airware 47542 %
Перегретая
костюмы женские деловые офисные
87
157.1 %
41 805
41 805
airware 48051.7 %
Перегретая
теплые женские костюмы с брюками
368
186.8 %
41 804
41 804
airware 11359.8 %
Перегретая
нарядные женские костюмы на праздник
207
263.4 %
41 650
41 650
airware 20120.8 %
Перегретая
стильные женские спортивные костюмы
98
930 %
41 575
41 575
airware 42423.5 %
Перегретая
женские стильные спортивные костюмы
61
408.8 %
41 485
41 485
airware 68008.2 %
Перегретая
вечерние костюмы женские нарядные с брюками
48
278.6 %
41 087
41 087
airware 85597.9 %
Перегретая
костюмы женские модные стильные
60
550 %
40 880
40 880
airware 68133.3 %
Перегретая
женские тёплые костюмы на осень
48
419.2 %
40 663
40 663
airware 84714.6 %
Перегретая
осенние костюмы теплые женские
48
258.7 %
40 663
40 663
airware 84714.6 %
Перегретая
костюмы женские на осень теплые
76
592.9 %
40 629
40 629
airware 53459.2 %
Перегретая
костюмы на осень теплые женские
63
302 %
40 611
40 611
airware 64461.9 %
Перегретая
стильные спортивные костюмы женские
615
1258.5 %
40 601
40 601
airware 6601.79 %
Перегретая
костюмы женские с широкими штанами
52
692.9 %
40 573
40 573
airware 78025 %
Перегретая
женские костюмы с широкими штанами
41
460 %
40 568
40 568
airware 98946.3 %
Перегретая
осенние теплые костюмы женские
201
565.4 %
40 525
40 525
airware 20161.7 %
Перегретая
костюмы женские теплые на осень
191
195.8 %
40 518
40 518
airware 21213.6 %
Перегретая
тёплые костюмы женские на осень
230
2040.9 %
40 497
40 497
airware 17607.4 %
Перегретая
женские теплые костюмы на осень
127
655.6 %
40 456
40 456
airware 31855.1 %
Перегретая
костюмы теплые на осень женские
129
330.4 %
40 443
40 443
airware 31351.2 %
Перегретая
осенние женские костюмы теплые
121
194 %
40 411
40 411
airware 33397.5 %
Перегретая
тёплые женские костюмы на осень
107
339.2 %
40 402
40 402
airware 37758.9 %
Перегретая
костюмы осенние женские теплые
151
409.5 %
40 393
40 393
airware 26750.3 %
Перегретая
тёплые костюмы на осень женские
146
330.8 %
40 387
40 387
airware 27662.3 %
Перегретая
костюмы осень женские теплые
92
160.8 %
40 363
40 363
airware 43872.8 %
Перегретая
женские домашний костюм со штанами
50
383.3 %
40 324
40 324
airware 80648 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские
321
414.8 %
40 273
40 273
airware 12546.1 %
Перегретая
костюмы теплые женские на осень
373
314.5 %
40 155
40 155
airware 10765.4 %
Перегретая
теплые костюмы на осень женские
2 759
211.8 %
40 139
40 139
airware 1454.84 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые
1 847
208.7 %
40 095
40 095
airware 2170.82 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень
1 456
336.1 %
40 072
40 072
airware 2752.2 %
Перегретая
женские костюмы на осень теплые
471
678 %
40 064
40 064
airware 8506.16 %
Перегретая
теплые женские костюмы на осень
678
418.5 %
40 062
40 062
airware 5908.85 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
839
1947.6 %
40 024
40 024
airware 4770.44 %
Перегретая
деловые костюмы женские офисные
40
31.6 %
39 935
39 935
airware 99837.5 %
Перегретая
женские домашние костюмы со штанами
104
215.1 %
39 917
39 917
airware 38381.7 %
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