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
костюмы женские домашние со штанами
73
780 %
39 712
39 712
airware 54400 %
Перегретая
костюмы из вискозы женские
110
214.2 %
39 582
39 582
airware 35983.6 %
Перегретая
вискозные костюмы женские
54
350 %
39 570
39 570
airware 73277.8 %
Перегретая
нарядные костюмы женские праздничные больших размеров
68
407.9 %
39 473
39 473
airware 58048.5 %
Перегретая
модные костюмы женские 2025
331
4678.6 %
39 433
39 433
airware 11913.3 %
Перегретая
модные женские костюмы 2025
153
387.1 %
39 433
39 433
airware 25773.2 %
Перегретая
костюмы модные женские 2025
150
2550 %
39 433
39 433
airware 26288.7 %
Перегретая
домашние костюмы женские со штанами
153
678.6 %
39 262
39 262
airware 25661.4 %
Перегретая
костюмы женские брючные нарядные
52
194.4 %
39 119
39 119
airware 75228.8 %
Перегретая
нарядные женские костюмы брючные
48
1250 %
39 094
39 094
airware 81445.8 %
Перегретая
костюмы брючные нарядные женские
48
278.6 %
39 092
39 092
airware 81441.7 %
Перегретая
женские брючные нарядные костюмы
43
254.8 %
39 074
39 074
airware 90869.8 %
Перегретая
женские брючные костюмы нарядные
38
1950 %
39 063
39 063
airware 102797 %
Перегретая
нарядные брючные женские костюмы
35
633.3 %
39 059
39 059
airware 111597 %
Перегретая
брючные костюмы нарядные женские
55
473.1 %
38 977
38 977
airware 70867.3 %
Перегретая
брючные костюмы женские праздничные нарядные
141
572.2 %
38 952
38 952
airware 27625.5 %
Перегретая
брючные нарядные костюмы женские
56
316.7 %
38 940
38 940
airware 69535.7 %
Перегретая
женские костюмы брючные нарядные
123
151.6 %
38 860
38 860
airware 31593.5 %
Перегретая
женские нарядные брючные костюмы
104
310 %
38 851
38 851
airware 37356.7 %
Перегретая
брючный костюмы женские нарядные
91
750 %
38 822
38 822
airware 42661.5 %
Перегретая
нарядные костюмы женские брючные
86
241.1 %
38 769
38 769
airware 45080.2 %
Перегретая
нарядные женские брючные костюмы
68
290 %
38 723
38 723
airware 56945.6 %
Перегретая
костюмы женские нарядные брючные
67
253 %
38 718
38 718
airware 57788.1 %
Перегретая
женские брючный костюм праздничный
52
242.6 %
38 625
38 625
airware 74278.8 %
Перегретая
брючный костюм женские праздничные
44
233.3 %
38 619
38 619
airware 87770.5 %
Перегретая
пижамные костюмы женские
116
255.3 %
38 598
38 598
airware 33274.1 %
Перегретая
праздничные женские брючные костюмы
34
475 %
38 592
38 592
airware 113506 %
Перегретая
брючные костюмы праздничные женские
50
2450 %
38 547
38 547
airware 77094 %
Перегретая
нарядные брючные костюмы женские
467
828.3 %
38 474
38 474
airware 8238.54 %
Перегретая
костюмы женские брючные теплые
52
396.7 %
38 449
38 449
airware 73940.4 %
Перегретая
праздничные костюмы женские брючные
95
276.2 %
38 403
38 403
airware 40424.2 %
Перегретая
праздничные брючные костюмы женские
199
311.8 %
38 398
38 398
airware 19295.5 %
Перегретая
женские праздничные костюмы брючные
89
219.7 %
38 395
38 395
airware 43140.4 %
Перегретая
костюмы брючные женские праздничные
185
112.3 %
38 389
38 389
airware 20750.8 %
Перегретая
костюмы брючные женские теплые
46
203.3 %
38 351
38 351
airware 83371.7 %
Перегретая
женские брючные костюмы теплые
55
221.9 %
38 342
38 342
airware 69712.7 %
Перегретая
теплые костюмы женские брючные
57
192.5 %
38 257
38 257
airware 67117.5 %
Перегретая
костюмы женские вечерние брючные
192
1650 %
38 243
38 243
airware 19918.2 %
Перегретая
брючные костюмы теплые женские
120
234.6 %
38 130
38 130
airware 31775 %
Перегретая
женские костюмы на осень с брюками деловые
89
152.3 %
38 120
38 120
airware 42831.5 %
Перегретая
теплые костюмы брючные женские
89
328.1 %
38 119
38 119
airware 42830.3 %
Перегретая
костюмы брючные теплые женские
87
183.8 %
38 094
38 094
airware 43786.2 %
Перегретая
брючные костюмы женские праздничные
451
396.9 %
38 068
38 068
airware 8440.8 %
Перегретая
костюмы женские брючные праздничные
457
402.5 %
38 054
38 054
airware 8326.92 %
Перегретая
женские брючные костюмы праздничные
1 410
1418.9 %
38 047
38 047
airware 2698.37 %
Перегретая
брючные женские костюмы праздничные
77
500 %
38 033
38 033
airware 49393.5 %
Перегретая
женские теплые брючные костюмы
82
236.4 %
38 031
38 031
airware 46379.3 %
Перегретая
женские костюмы брючные праздничные
757
962 %
38 009
38 009
airware 5021 %
Перегретая
осенние костюмы женские утепленные
39
175.8 %
38 001
38 001
airware 97438.5 %
Перегретая
костюмы брючные праздничные женские
719
268.5 %
38 000
38 000
airware 5285.12 %
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