Спрос на костюмы женские

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
костюмы утеплённые женские
54
307.1 %
43 018
43 018
airware 79663 %
Перегретая
утепленные костюмы женские
658
411.5 %
43 006
43 006
airware 6535.87 %
Перегретая
костюмы утепленные женские
453
383.1 %
42 941
42 941
airware 9479.25 %
Перегретая
костюм утепленные женские
59
181.1 %
42 896
42 896
airware 72705.1 %
Перегретая
костюмы женские теплые на осень
179
258.1 %
42 855
42 855
airware 23941.3 %
Перегретая
тёплые костюмы женские на осень
178
113.3 %
42 846
42 846
airware 24070.8 %
Перегретая
костюмы осенние женские теплые
133
1073.1 %
42 842
42 842
airware 32212 %
Перегретая
костюмы женские офисные деловые
75
16.4 %
42 778
42 778
airware 57037.3 %
Перегретая
женские тёплые костюмы на осень
42
1100 %
42 749
42 749
airware 101783 %
Перегретая
костюмы женские деловые офисные
74
89.6 %
42 709
42 709
airware 57714.9 %
Перегретая
осенние женские костюмы теплые
107
272.9 %
42 705
42 705
airware 39911.2 %
Перегретая
женские теплые костюмы на осень
107
224.4 %
42 705
42 705
airware 39911.2 %
Перегретая
тёплые костюмы на осень женские
107
436.4 %
42 703
42 703
airware 39909.3 %
Перегретая
деловые костюмы женские офисные
35
37.5 %
42 683
42 683
airware 121951 %
Перегретая
женские осенние костюмы теплые
90
165.4 %
42 595
42 595
airware 47327.8 %
Перегретая
брючные костюмы женские оверсайз
42
1100 %
42 574
42 574
airware 101367 %
Перегретая
костюмы теплые на осень женские
86
182.4 %
42 543
42 543
airware 49468.6 %
Перегретая
костюмы осень женские теплые
86
178.4 %
42 543
42 543
airware 49468.6 %
Перегретая
костюмы на осень теплые женские
55
966.7 %
42 305
42 305
airware 76918.2 %
Перегретая
костюмы женские на осень теплые
73
861.1 %
42 258
42 258
airware 57887.7 %
Перегретая
брачные костюмы больших размеров женские
65
200 %
42 131
42 131
airware 64816.9 %
Перегретая
теплые костюмы на осень женские
2 478
284.7 %
41 910
41 910
airware 1691.28 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
681
139.2 %
41 893
41 893
airware 6151.69 %
Перегретая
теплые женские костюмы на осень
583
3836.7 %
41 867
41 867
airware 7181.3 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые
1 648
294.9 %
41 866
41 866
airware 2540.41 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень
1 267
1540.6 %
41 837
41 837
airware 3302.05 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые
504
1525 %
41 835
41 835
airware 8300.6 %
Перегретая
женские костюмы на осень теплые
410
1231.2 %
41 817
41 817
airware 10199.3 %
Перегретая
костюмы теплые женские на осень
348
464.3 %
41 772
41 772
airware 12003.5 %
Перегретая
костюмы из вискозы женские
116
195 %
40 976
40 976
airware 35324.1 %
Перегретая
костюмы летние женские с брюками легкие
51
27.3 %
40 762
40 762
airware 79925.5 %
Перегретая
вискозные костюмы женские
53
428.6 %
40 494
40 494
airware 76403.8 %
Перегретая
женские костюмы на осень с брюками деловые
101
154.1 %
39 715
39 715
airware 39321.8 %
Перегретая
костюмы женские модные 2025
41
120.8 %
39 081
39 081
airware 95319.5 %
Перегретая
брючные костюмы женские праздничные нарядные
140
633.3 %
39 044
39 044
airware 27888.6 %
Перегретая
модные костюмы женские 2025
310
787.8 %
38 963
38 963
airware 12568.7 %
Перегретая
модные женские костюмы 2025
138
192.1 %
38 963
38 963
airware 28234.1 %
Перегретая
костюмы модные женские 2025
137
545.7 %
38 963
38 963
airware 28440.2 %
Перегретая
пижамные костюмы женские
111
181.2 %
38 923
38 923
airware 35065.8 %
Перегретая
летние костюмы женские с шортами
465
302.3 %
38 906
38 906
airware 8366.88 %
Перегретая
трикотажные брючные костюмы женские
211
413.8 %
38 846
38 846
airware 18410.4 %
Перегретая
костюмы женские брючные трикотажные
119
222.5 %
38 806
38 806
airware 32610.1 %
Перегретая
нарядные костюмы женские брючные
90
237.5 %
38 766
38 766
airware 43073.3 %
Перегретая
брючные костюмы женские нарядные
5 565
660.9 %
38 719
38 719
airware 695.76 %
Перегретая
женские трикотажные костюмы брючные
45
396.2 %
38 709
38 709
airware 86020 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осень с капюшоном
354
27 %
38 693
38 693
airware 10930.2 %
Перегретая
трикотажные костюмы женские брючные
38
342.3 %
38 688
38 688
airware 101811 %
Перегретая
трикотажные брючные женские костюмы
41
214 %
38 683
38 683
airware 94348.8 %
Перегретая
костюмы трикотажные брючные женские
41
228.3 %
38 681
38 681
airware 94343.9 %
Перегретая
женские брючные костюмы трикотажные
39
2000 %
38 677
38 677
airware 99171.8 %
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