Спрос на женская платья

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
повседневные платья больших размеров женские
39
293.8 %
71 363
71 363
airware 182982 %
Перегретая
женские платья больших размеров повседневные
37
420 %
71 324
71 324
airware 192768 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров
649
293.4 %
71 229
71 229
airware 10975.2 %
Перегретая
ремешок кожаный женский для платья
135
2300 %
71 048
71 048
airware 52628.1 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные длинные
152
169.7 %
70 922
70 922
airware 46659.2 %
Перегретая
платья зимние женские короткие
47
161.9 %
70 862
70 862
airware 150770 %
Перегретая
зимние платья женские короткие
106
239.3 %
70 862
70 862
airware 66850.9 %
Перегретая
платья женские зимние короткие
71
157.6 %
70 862
70 862
airware 99805.6 %
Перегретая
платья женские вечерние больших размеров 52
58
250 %
70 387
70 387
airware 121357 %
Перегретая
женские ремень для платья
62
566.7 %
70 379
70 379
airware 113515 %
Перегретая
ремни для платья женские
139
745 %
70 264
70 264
airware 50549.6 %
Перегретая
стильные офисные платья женские
40
616.7 %
70 259
70 259
airware 175648 %
Перегретая
платья летние женские легкие повседневные больших размеров
107
485 %
70 234
70 234
airware 65639.2 %
Перегретая
ремень для платья женский
4 947
343.2 %
70 043
70 043
airware 1415.87 %
Перегретая
ремень женский для платья
28 028
596.6 %
70 043
70 043
airware 249.9 %
Перегретая
ремни женские для платья
1 486
1521.3 %
70 018
70 018
airware 4711.84 %
Перегретая
платья женские пляжные
50
764.3 %
69 902
69 902
airware 139804 %
Перегретая
базовые платья женские осенние
52
173.8 %
69 852
69 852
airware 134331 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
179
187.7 %
69 567
69 567
airware 38864.2 %
Перегретая
платья коктейльные женские вечерние
54
2650 %
69 474
69 474
airware 128656 %
Перегретая
платья женские офисные стильные
812
2487.5 %
69 343
69 343
airware 8539.78 %
Перегретая
платья на пляж женские
153
413.6 %
69 338
69 338
airware 45319 %
Перегретая
офисные платья женские стильные
121
296.9 %
69 320
69 320
airware 57289.3 %
Перегретая
платья вечерние женские короткие нарядные
63
283.3 %
69 299
69 299
airware 109998 %
Перегретая
вечерние платья женские нарядные короткие
64
583.3 %
69 299
69 299
airware 108280 %
Перегретая
женские платья офисные стильные
112
572.2 %
69 265
69 265
airware 61843.8 %
Перегретая
женские домашние платья
398
1780.4 %
69 200
69 200
airware 17386.9 %
Перегретая
пляжные платья женские
930
161.4 %
69 195
69 195
airware 7440.32 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние на свадьбу
487
9790 %
69 163
69 163
airware 14201.8 %
Перегретая
платья вечерние женские праздничные на свадьбу
104
1435.7 %
69 163
69 163
airware 66502.9 %
Перегретая
дизайнерские платья женские вечерние
218
239.6 %
69 078
69 078
airware 31687.2 %
Перегретая
платья женские для дома
168
290 %
69 065
69 065
airware 41110.1 %
Перегретая
коктейльные платья женские вечерние
112
608.8 %
69 052
69 052
airware 61653.6 %
Перегретая
домашние женские платья
180
226.9 %
68 821
68 821
airware 38233.9 %
Перегретая
платья домашнее женские
57
1190 %
68 788
68 788
airware 120681 %
Перегретая
короткие платья вечерние женские
46
1583.3 %
68 746
68 746
airware 149448 %
Перегретая
домашний платья женский
94
4750 %
68 694
68 694
airware 73078.7 %
Перегретая
женские платья для дома
65
91.3 %
68 692
68 692
airware 105680 %
Перегретая
женские короткие платья вечерние
41
306.2 %
68 674
68 674
airware 167498 %
Перегретая
женский ремень для платья
1 446
866.9 %
68 664
68 664
airware 4748.55 %
Перегретая
женские платья домашние
88
927.8 %
68 637
68 637
airware 77996.6 %
Перегретая
платья нарядные женские праздничные на свадьбу
65
1350 %
68 628
68 628
airware 105582 %
Перегретая
домашние платья женские
7 017
836 %
68 608
68 608
airware 977.74 %
Перегретая
платья женские домашние
419
399.2 %
68 606
68 606
airware 16373.8 %
Перегретая
вечерние короткие платья женские
132
273.7 %
68 597
68 597
airware 51967.4 %
Перегретая
платья для дома женские
1 718
703.2 %
68 582
68 582
airware 3991.97 %
Перегретая
платья домашние женские
1 966
1528.2 %
68 576
68 576
airware 3488.1 %
Перегретая
домашние платья женские для дома
459
380.2 %
68 563
68 563
airware 14937.5 %
Перегретая
платья женские короткие вечерние
85
1650 %
68 443
68 443
airware 80521.2 %
Перегретая
платья короткие женские вечерние
212
201.4 %
68 408
68 408
airware 32267.9 %
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