Спрос на теплая женская платье

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
платье повседневное женское осень теплое
54
410 %
40 281
40 281
airware 74594.4 %
Перегретая
платье плиссированное женское теплое
215
187.8 %
509
509
airware 236.74 %
Перегретая
платье плиссе теплое женское
47
152.2 %
514
514
airware 1093.62 %
Перегретая
платье плиссе женское теплое
291
288.5 %
509
509
airware 174.91 %
Перегретая
платье пиджак женское теплое
93
980 %
199
199
airware 213.98 %
Перегретая
платье офисное теплое женское
594
275.9 %
22 761
22 761
airware 3831.82 %
Перегретая
платье офисное женское теплое
129
184.4 %
22 477
22 477
airware 17424 %
Перегретая
платье осень теплое женское
88
201.4 %
47 562
47 562
airware 54047.7 %
Перегретая
платье осень женское теплое
216
170.4 %
47 193
47 193
airware 21848.6 %
Перегретая
платье осень женское повседневное теплое
62
526.9 %
40 281
40 281
airware 64969.4 %
Перегретая
платье осень женское 2025 теплое
44
162.8 %
27 258
27 258
airware 61950 %
Перегретая
платье осень 2025 теплое женское
57
235 %
27 338
27 338
airware 47961.4 %
Перегретая
платье осень 2025 женское теплое
165
129.3 %
27 267
27 267
airware 16525.5 %
Перегретая
платье осенние женское теплое
315
65.8 %
47 268
47 268
airware 15005.7 %
Перегретая
платье осеннее теплое женское
360
443.2 %
47 294
47 294
airware 13137.2 %
Перегретая
платье осеннее женское тёплое
45
296.2 %
47 053
47 053
airware 104562 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое офисное
70
633.3 %
35 702
35 702
airware 51002.9 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое оверсайз
47
990 %
7 763
7 763
airware 16517 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое миди
109
112.7 %
17 606
17 606
airware 16152.3 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое короткое
176
754 %
5 389
5 389
airware 3061.93 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое длинное
294
3725 %
38 023
38 023
airware 12933 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое вязаное
155
788.1 %
16 179
16 179
airware 10438.1 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое больших размеров
151
337.2 %
10 443
10 443
airware 6915.89 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое
6 031
3300.6 %
47 430
47 430
airware 786.44 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное теплое короткое
40
167.6 %
2 908
2 908
airware 7270 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное теплое
333
470.3 %
40 281
40 281
airware 12096.4 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное теплое
50
244.1 %
35 702
35 702
airware 71404 %
Перегретая
платье осеннее женское миди теплое
102
46.2 %
17 623
17 623
airware 17277.4 %
Перегретая
платье осеннее женское короткое теплое
196
350 %
5 388
5 388
airware 2748.98 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное теплое
255
78.1 %
41 154
41 154
airware 16138.8 %
Перегретая
платье осеннее женское больших размеров теплое
33
160 %
9 808
9 808
airware 29721.2 %
Перегретая
платье осеннее женское 2025 теплое
109
361.4 %
27 179
27 179
airware 24934.9 %
Перегретая
платье оранжевое женское теплое
73
232.5 %
438
438
airware 600 %
Перегретая
платье оливковое женское теплое
40
231.8 %
196
196
airware 490 %
Перегретая
платье оверсайз теплое женское
111
358.3 %
10 154
10 154
airware 9147.75 %
Перегретая
платье оверсайз женское теплое длинное
67
151.5 %
7 119
7 119
airware 10625.4 %
Перегретая
платье оверсайз женское теплое
597
215.8 %
10 214
10 214
airware 1710.89 %
Перегретая
платье оверсайз женское осеннее теплое
52
198.6 %
7 770
7 770
airware 14942.3 %
Перегретая
платье нарядное теплое женское
335
255.5 %
42 254
42 254
airware 12613.1 %
Перегретая
платье нарядное женское теплое
120
216.7 %
42 254
42 254
airware 35211.7 %
Перегретая
платье на пуговицах женское теплое
59
640 %
4 132
4 132
airware 7003.39 %
Перегретая
платье на осень теплое женское
165
42.2 %
47 032
47 032
airware 28504.2 %
Перегретая
платье на осень женское теплое миди
46
716.7 %
17 616
17 616
airware 38295.6 %
Перегретая
платье на осень женское теплое короткое
110
124.6 %
5 327
5 327
airware 4842.73 %
Перегретая
платье на осень женское теплое длинное
109
8.3 %
41 154
41 154
airware 37756 %
Перегретая
платье на осень женское теплое больших размеров
60
1450 %
9 841
9 841
airware 16401.7 %
Перегретая
платье на осень женское теплое
2 260
183.5 %
47 420
47 420
airware 2098.23 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное теплое
137
125.6 %
40 281
40 281
airware 29402.2 %
Перегретая
платье на осень женское нарядное теплое
63
171.2 %
23 218
23 218
airware 36854 %
Перегретая
платье на осень женское короткое теплое
45
162.5 %
5 425
5 425
airware 12055.6 %
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