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
черный платья женский
184
2094.4 %
102 331
102 331
airware 55614.7 %
Перегретая
вечерняя платья женские больших размеров
168
280.1 %
93 412
93 412
airware 55602.4 %
Перегретая
зеленые платья женские
77
355.3 %
42 757
42 757
airware 55528.6 %
Перегретая
платья женские вязаное
41
170.6 %
22 619
22 619
airware 55168.3 %
Перегретая
оригинальные платья женские
134
632.6 %
73 747
73 747
airware 55035.1 %
Перегретая
женские платья праздничные нарядные
369
1992.1 %
203 050
203 050
airware 55027.1 %
Перегретая
трикотажные платья женские больших размеров
49
12.3 %
26 889
26 889
airware 54875.5 %
Перегретая
зеленый платья женский
78
389.1 %
42 784
42 784
airware 54851.3 %
Перегретая
красивые вечерние платья женские больших размеров
70
179.6 %
38 382
38 382
airware 54831.4 %
Перегретая
красные женские платья
51
292.9 %
27 905
27 905
airware 54715.7 %
Перегретая
женские платья на осень офисные
253
325 %
138 283
138 283
airware 54657.3 %
Перегретая
домашние платья женские для дома короткие
67
528.6 %
36 589
36 589
airware 54610.4 %
Перегретая
женские теплые платья длинные
65
241.2 %
35 460
35 460
airware 54553.8 %
Перегретая
красивые платья больших размеров женские праздничные
73
67.7 %
39 780
39 780
airware 54493.1 %
Перегретая
женские вечерние платья праздничные
245
197.5 %
133 283
133 283
airware 54401.2 %
Перегретая
женские платья вечерние короткие
124
288.5 %
67 352
67 352
airware 54316.1 %
Перегретая
платья женские праздничные красивые
117
310 %
63 523
63 523
airware 54293.2 %
Перегретая
платья зеленые женские
79
1530 %
42 792
42 792
airware 54167.1 %
Перегретая
платья для работы в офисе женские
79
204.8 %
42 726
42 726
airware 54083.5 %
Перегретая
ремень женский кожаный черный для платья
42
330 %
22 714
22 714
airware 54080.9 %
Перегретая
осенний платья женский длинный
271
107.6 %
145 656
145 656
airware 53747.6 %
Перегретая
женские зимние платья больших размеров
196
244.1 %
105 196
105 196
airware 53671.4 %
Перегретая
черная платья женская
191
262.2 %
102 373
102 373
airware 53598.4 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров 50-54
104
396.7 %
55 586
55 586
airware 53448.1 %
Перегретая
платья вечерние женские длинные
232
307.8 %
123 990
123 990
airware 53444 %
Перегретая
платья 52-54 женские модные
74
296.7 %
39 427
39 427
airware 53279.7 %
Перегретая
ремень черный для платья женский
44
600 %
23 408
23 408
airware 53200 %
Перегретая
женские платья теплые длинные
66
179.4 %
35 038
35 038
airware 53087.9 %
Перегретая
ремешок кожаный женский для платья
138
1200 %
73 223
73 223
airware 53060.1 %
Перегретая
платья в офис женские
277
678.9 %
146 023
146 023
airware 52715.9 %
Перегретая
платья женские больших
263
609.6 %
138 277
138 277
airware 52576.8 %
Перегретая
черные платья женские больших размеров
39
999999 %
20 492
20 492
airware 52543.6 %
Перегретая
приталенные платья женские
147
1080.8 %
77 215
77 215
airware 52527.2 %
Перегретая
женские платья трапеция
54
435.7 %
28 348
28 348
airware 52496.3 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные для полных
85
581.2 %
44 512
44 512
airware 52367.1 %
Перегретая
ремни женские для платья нарядные
62
345.2 %
32 429
32 429
airware 52304.8 %
Перегретая
белые нарядные платья женские
40
131.8 %
20 910
20 910
airware 52275 %
Перегретая
трикотажная платья женская
175
148.9 %
90 923
90 923
airware 51956 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные стильные больших размеров
132
350 %
68 534
68 534
airware 51919.7 %
Перегретая
нарядная платья женская вечерняя
382
456.4 %
197 939
197 939
airware 51816.5 %
Перегретая
деловые платья женские
306
89.1 %
158 329
158 329
airware 51741.5 %
Перегретая
платья женские больших размеров праздничные короткие
77
270 %
39 762
39 762
airware 51639 %
Перегретая
платья женские из киргизии
42
271.1 %
21 669
21 669
airware 51592.9 %
Перегретая
платья женские длинные праздничные
199
760.7 %
102 576
102 576
airware 51545.7 %
Перегретая
женские летние платья больших размеров
258
125.5 %
132 893
132 893
airware 51508.9 %
Перегретая
ремень женский натуральная кожа для платья
48
486.4 %
24 719
24 719
airware 51497.9 %
Перегретая
платья женские для полных
110
332.1 %
56 483
56 483
airware 51348.2 %
Перегретая
платья женские для беременных
179
667.2 %
91 765
91 765
airware 51265.4 %
Перегретая
платья на осень женские вязаные
38
472.2 %
19 395
19 395
airware 51039.5 %
Перегретая
нарядные женские платья на праздник
258
195.8 %
131 527
131 527
airware 50979.5 %
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