Спрос на женский 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 нарядные на свадьбу короткие
38
90.7 %
25 297
25 297
airware 66571.1 %
Перегретая
платья летние женские теплые
71
132.1 %
47 006
47 006
airware 66205.6 %
Перегретая
платья на зиму женское больших размеров
159
241.6 %
105 196
105 196
airware 66161 %
Перегретая
платья большие размеры женские нарядные
160
161.1 %
105 813
105 813
airware 66133.1 %
Перегретая
офисные платья женские стильные
111
605 %
72 905
72 905
airware 65680.2 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
190
705.2 %
124 053
124 053
airware 65291.1 %
Перегретая
осени платья женские
489
3310 %
319 268
319 268
airware 65290 %
Перегретая
платья летние женские легкие длинные
104
56.1 %
67 813
67 813
airware 65204.8 %
Перегретая
женские элегантные платья
153
616.7 %
99 743
99 743
airware 65191.5 %
Перегретая
трикотажные платья женские на лето
101
14.7 %
65 740
65 740
airware 65089.1 %
Перегретая
платья женские свободные модные
72
196.9 %
46 780
46 780
airware 64972.2 %
Перегретая
платья вечерние женские праздничные на свадьбу
106
1716.7 %
68 635
68 635
airware 64750 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
119
3916.7 %
76 883
76 883
airware 64607.6 %
Перегретая
короткие платья женские нарядное
62
232.4 %
39 827
39 827
airware 64237.1 %
Перегретая
платья кожаное женское
45
230 %
28 906
28 906
airware 64235.6 %
Перегретая
платья большие размеры праздничные женские
172
491 %
110 382
110 382
airware 64175.6 %
Перегретая
платья женские коктейльные
132
380 %
84 672
84 672
airware 64145.5 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
123
265.8 %
78 880
78 880
airware 64130.1 %
Перегретая
короткие черные платья женские
41
2100 %
26 186
26 186
airware 63868.3 %
Перегретая
черные платья женские офисные
46
816.7 %
29 356
29 356
airware 63817.4 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
150
152.7 %
95 709
95 709
airware 63806 %
Перегретая
трикотажные платья на осень женские
124
492.9 %
78 875
78 875
airware 63608.9 %
Перегретая
стильные женские платья
227
11300 %
144 093
144 093
airware 63477.1 %
Перегретая
платья макси женские
101
386.7 %
63 590
63 590
airware 62960.4 %
Перегретая
платья женские для фотосессии
48
200 %
30 176
30 176
airware 62866.7 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные больших размеров
84
297.1 %
52 798
52 798
airware 62854.8 %
Перегретая
кожаные женские платья
46
269 %
28 849
28 849
airware 62715.2 %
Перегретая
платья трикотаж женские
145
211.1 %
90 924
90 924
airware 62706.2 %
Перегретая
женские платья больших размеров летние
212
48.6 %
132 893
132 893
airware 62685.4 %
Перегретая
короткие платья женские летние
136
1750 %
84 822
84 822
airware 62369.1 %
Перегретая
теплые зимние платья женские
65
153.2 %
40 383
40 383
airware 62127.7 %
Перегретая
платья на осень женские трикотажные
127
558 %
78 884
78 884
airware 62113.4 %
Перегретая
платья женские красивые модные
75
338.5 %
46 583
46 583
airware 62110.7 %
Перегретая
платья женские длинные праздничные больших размеров
35
168.8 %
21 716
21 716
airware 62045.7 %
Перегретая
платья вечерние женские праздничные короткие
78
338.9 %
48 213
48 213
airware 61811.5 %
Перегретая
женские платья больших размеров теплые
35
3550 %
21 607
21 607
airware 61734.3 %
Перегретая
летние платья женские легкие короткие
92
141.7 %
56 789
56 789
airware 61727.2 %
Перегретая
платья на осень женские модные
140
231.8 %
86 331
86 331
airware 61665 %
Перегретая
платья длинные женские летние
255
1.5 %
156 975
156 975
airware 61558.8 %
Перегретая
платья вечерние женские больших размеров
152
683.3 %
93 495
93 495
airware 61509.9 %
Перегретая
платья красный женской
46
378.6 %
28 227
28 227
airware 61363 %
Перегретая
нарядный платья женский
176
8850 %
107 963
107 963
airware 61342.6 %
Перегретая
трикотажные теплые платья женские
45
165.4 %
27 585
27 585
airware 61300 %
Перегретая
вечерняя платья женские на свадьбу
107
155.9 %
65 524
65 524
airware 61237.4 %
Перегретая
летние платья женские легкие повседневные хлопок
99
85.6 %
60 601
60 601
airware 61213.1 %
Перегретая
платья женские красного цвета
42
283.3 %
25 683
25 683
airware 61150 %
Перегретая
вечерние платья женские короткие праздничные
79
827.8 %
48 245
48 245
airware 61069.6 %
Перегретая
платья женские летние больших размеров повседневные
77
591.7 %
46 989
46 989
airware 61024.7 %
Перегретая
женские платья больших размеров нарядные длинные
98
258.5 %
59 652
59 652
airware 60869.4 %
Перегретая
однотонные платья женские праздничные
46
159.1 %
27 909
27 909
airware 60671.7 %
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