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 праздничные женские
2 664
531.7 %
136 986
136 986
airware 5142.12 %
Перегретая
платья праздничное женское вечернее
52
198.6 %
132 786
132 786
airware 255358 %
Перегретая
платья праздничное женское больших размеров
92
716.7 %
123 870
123 870
airware 134641 %
Перегретая
платья праздничное женское
125
496.4 %
136 986
136 986
airware 109589 %
Перегретая
платья поло женские
181
97.2 %
3 219
3 219
airware 1778.45 %
Перегретая
платья под кожу женские
41
277.8 %
5 195
5 195
airware 12670.7 %
Перегретая
платья повседневные женские офисные
91
156.8 %
133 165
133 165
airware 146335 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
478
473 %
164 522
164 522
airware 34418.8 %
Перегретая
платья повседневные женские больших размеров
57
457.1 %
78 199
78 199
airware 137191 %
Перегретая
платья повседневные женские
839
872.5 %
225 574
225 574
airware 26886.1 %
Перегретая
платья повседневные больших размеров женские
59
541.7 %
78 167
78 167
airware 132486 %
Перегретая
платья повседневное женское
39
328.6 %
225 574
225 574
airware 578395 %
Перегретая
платья по фигуре женские
171
1604.5 %
173 808
173 808
airware 101642 %
Перегретая
платья пляжные женские летние больших размеров
43
427.8 %
36 126
36 126
airware 84014 %
Перегретая
платья пляжные женские летние
359
184.6 %
66 397
66 397
airware 18495 %
Перегретая
платья пляжные женские
109
1766.7 %
59 488
59 488
airware 54576.1 %
Перегретая
платья пляжное женское
47
1225 %
59 568
59 568
airware 126740 %
Перегретая
платья плиссированные женские нарядные
138
331.6 %
935
935
airware 677.54 %
Перегретая
платья плиссе женские
178
1533.3 %
4 114
4 114
airware 2311.24 %
Перегретая
платья пиджаки женские
67
422.2 %
6 716
6 716
airware 10023.9 %
Перегретая
платья пиджак женские праздничные
92
305.6 %
2 833
2 833
airware 3079.35 %
Перегретая
платья пиджак женские вечерние больших размеров
66
462.5 %
357
357
airware 540.91 %
Перегретая
платья пиджак женские вечерние
595
263.3 %
4 749
4 749
airware 798.15 %
Перегретая
платья пиджак женские
1 170
4825 %
6 708
6 708
airware 573.33 %
Перегретая
платья перьями женское
39
483.3 %
668
668
airware 1712.82 %
Перегретая
платья офисные женские повседневные деловые
81
962.5 %
124 815
124 815
airware 154093 %
Перегретая
платья офисные женские повседневные
40
75 %
133 165
133 165
airware 332912 %
Перегретая
платья офисные женские осенние
73
7250 %
136 121
136 121
airware 186467 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
135
225.3 %
137 674
137 674
airware 101981 %
Перегретая
платья офисные женские деловые больших размеров
325
155.7 %
82 687
82 687
airware 25442.2 %
Перегретая
платья офисные женские деловые
1 350
170.9 %
149 242
149 242
airware 11055 %
Перегретая
платья офисные женские
606
412.6 %
141 994
141 994
airware 23431.3 %
Перегретая
платья офисное женские
63
236.4 %
141 994
141 994
airware 225387 %
Перегретая
платья осень зима женские
210
800 %
266 372
266 372
airware 126844 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
62
3 %
129 353
129 353
airware 208634 %
Перегретая
платья осень женские 2025
124
14.6 %
132 881
132 881
airware 107162 %
Перегретая
платья осень женские
665
42 %
328 129
328 129
airware 49342.7 %
Перегретая
платья осень весна женские
40
61.1 %
312 338
312 338
airware 780845 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
160
382.4 %
129 353
129 353
airware 80845.6 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
114
285.3 %
71 256
71 256
airware 62505.3 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
961
200.9 %
132 881
132 881
airware 13827.4 %
Перегретая
платья осенняя женская
87
124 %
328 129
328 129
airware 377160 %
Перегретая
платья осенние женские трикотажные
339
372.9 %
78 630
78 630
airware 23194.7 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
571
290.9 %
47 345
47 345
airware 8291.59 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные теплые
63
153.3 %
40 281
40 281
airware 63938.1 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
104
157.2 %
63 360
63 360
airware 60923.1 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
207
189.9 %
99 063
99 063
airware 47856.5 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
68
157.9 %
65 245
65 245
airware 95948.5 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
1 649
750.5 %
164 522
164 522
airware 9977.08 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
316
477 %
136 121
136 121
airware 43076.3 %
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