Спрос на костюмы женские

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
брючный костюм женские больших размеров
54
307.1 %
29 359
29 359
airware 54368.5 %
Перегретая
штаны и кофта женские костюм
67
266.1 %
29 339
29 339
airware 43789.6 %
Перегретая
костюмы женские брючные больших размеров
78
131.4 %
29 243
29 243
airware 37491 %
Перегретая
брючный костюм большие размеры женские
74
258.3 %
29 198
29 198
airware 39456.8 %
Перегретая
костюмы больших размеров женские брючные
38
2.5 %
29 187
29 187
airware 76807.9 %
Перегретая
костюмы женские юбочные
46
561.1 %
29 179
29 179
airware 63432.6 %
Перегретая
костюмы брючные больших размеров женские
34
128.9 %
29 170
29 170
airware 85794.1 %
Перегретая
брючные костюмы женские домашние
65
1250 %
29 157
29 157
airware 44856.9 %
Перегретая
женские домашние брючные костюмы
67
202.3 %
29 143
29 143
airware 43497 %
Перегретая
брючные костюмы больших размеров женские
187
309.6 %
29 136
29 136
airware 15580.8 %
Перегретая
спортивные модные костюмы женские
47
721.4 %
29 107
29 107
airware 61929.8 %
Перегретая
домашние брючные костюмы женские
160
296.2 %
29 095
29 095
airware 18184.4 %
Перегретая
брючные костюмы женские теплые
148
230.5 %
29 095
29 095
airware 19658.8 %
Перегретая
костюмы домашние теплые женские
54
150 %
29 092
29 092
airware 53874.1 %
Перегретая
домашние женские костюмы теплые
56
190 %
29 045
29 045
airware 51866.1 %
Перегретая
женские костюмы брючные больших размеров
339
414.4 %
29 000
29 000
airware 8554.57 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших размеров
3 287
1342.8 %
28 972
28 972
airware 881.41 %
Перегретая
теплые костюмы женские домашние
131
369.5 %
28 935
28 935
airware 22087.8 %
Перегретая
костюмы брючные женские больших размеров
588
282.2 %
28 929
28 929
airware 4919.9 %
Перегретая
женские брючные костюмы больших размеров
1 247
427.8 %
28 922
28 922
airware 2319.33 %
Перегретая
женские спортивные костюмы модные
51
5150 %
28 918
28 918
airware 56702 %
Перегретая
спортивные костюмы оверсайз женские осень
135
314.7 %
28 899
28 899
airware 21406.7 %
Перегретая
теплые женские домашние костюмы
83
186.1 %
28 873
28 873
airware 34786.7 %
Перегретая
теплые костюмы женские для дома
63
187 %
28 861
28 861
airware 45811.1 %
Перегретая
женские модные спортивные костюмы
50
135.2 %
28 861
28 861
airware 57722 %
Перегретая
костюмы домашние женские теплые
76
205.1 %
28 829
28 829
airware 37932.9 %
Перегретая
юбочные костюмы женские
288
2007.1 %
28 825
28 825
airware 10008.7 %
Перегретая
летние пляжные костюмы женские
62
363.3 %
28 801
28 801
airware 46453.2 %
Перегретая
домашние костюмы теплые женские
197
212.8 %
28 798
28 798
airware 14618.3 %
Перегретая
теплые костюмы для дома женские
136
253 %
28 751
28 751
airware 21140.4 %
Перегретая
женские домашние костюмы теплые
166
162.9 %
28 744
28 744
airware 17315.7 %
Перегретая
шорты костюм женские летние
65
672.2 %
28 725
28 725
airware 44192.3 %
Перегретая
спортивные костюмы женские оверсайз осень
326
215.5 %
28 718
28 718
airware 8809.2 %
Перегретая
модные костюмы спортивные женские
55
966.7 %
28 715
28 715
airware 52209.1 %
Перегретая
спортивные костюмы женские модные
105
1700 %
28 611
28 611
airware 27248.6 %
Перегретая
домашние теплые костюмы женские
395
203.7 %
28 541
28 541
airware 7225.57 %
Перегретая
модные женские спортивные костюмы
67
166.1 %
28 507
28 507
airware 42547.8 %
Перегретая
теплые домашние костюмы женские
663
192.6 %
28 504
28 504
airware 4299.25 %
Перегретая
домашние костюмы женские теплые
415
217.3 %
28 503
28 503
airware 6868.19 %
Перегретая
спорт костюмы женские модные
211
803.6 %
28 459
28 459
airware 13487.7 %
Перегретая
костюмы спортивные женские модные
433
2836.7 %
28 158
28 158
airware 6503 %
Перегретая
офисные костюмы женские брючные
41
96.4 %
28 092
28 092
airware 68517.1 %
Перегретая
женские спортивные костюмы осень 2025
49
172.7 %
27 955
27 955
airware 57051 %
Перегретая
брючные костюмы женские офисные
195
84.5 %
27 885
27 885
airware 14300 %
Перегретая
летние женские костюмы с брюками легкий
72
16.1 %
27 869
27 869
airware 38706.9 %
Перегретая
костюмы брючные женские офисные
180
2521.4 %
27 863
27 863
airware 15479.4 %
Перегретая
женские костюмы брючные офисные
288
473.6 %
27 763
27 763
airware 9639.93 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осень 2025
1 775
2699.3 %
27 763
27 763
airware 1564.11 %
Перегретая
теплые костюмы женские на зиму
1 398
222.2 %
27 445
27 445
airware 1963.16 %
Перегретая
женские костюмы зимние теплые
216
239.5 %
27 365
27 365
airware 12669 %
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