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 туника женская летняя больших размеров
46
378.6 %
21 323
21 323
airware 46354.4 %
Перегретая
нарядный ремень женский для платья
70
341.7 %
32 430
32 430
airware 46328.6 %
Перегретая
платья женские праздничные трапеция
37
358.3 %
17 072
17 072
airware 46140.5 %
Перегретая
женские платья киргизия
47
990 %
21 683
21 683
airware 46134 %
Перегретая
платья вечерние женские больших размеров новые
58
355.3 %
26 751
26 751
airware 46122.4 %
Перегретая
летние платья женские на море
58
391.2 %
26 733
26 733
airware 46091.4 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные стильные
449
216.9 %
205 808
205 808
airware 45837 %
Перегретая
платья женские короткие праздничные
128
246.9 %
58 665
58 665
airware 45832 %
Перегретая
платья женские теплое
132
259.5 %
60 400
60 400
airware 45757.6 %
Перегретая
платья женские длинные теплые
77
400 %
35 183
35 183
airware 45692.2 %
Перегретая
платья женские новая коллекция 2025
119
233.1 %
54 291
54 291
airware 45622.7 %
Перегретая
летние женские платья
727
382.7 %
331 204
331 204
airware 45557.6 %
Перегретая
красивые платья на осень женские
166
173 %
75 476
75 476
airware 45467.5 %
Перегретая
платья черные женские вечернее
145
283.9 %
65 877
65 877
airware 45432.4 %
Перегретая
платья осенние женские больших
282
295.2 %
128 020
128 020
airware 45397.2 %
Перегретая
платья домашние женские летние
110
247.3 %
49 886
49 886
airware 45350.9 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
279
226.6 %
126 278
126 278
airware 45260.9 %
Перегретая
летние льняные платья женские
39
1900 %
17 632
17 632
airware 45210.3 %
Перегретая
платья вечерние женские для полных
131
1260 %
59 120
59 120
airware 45129.8 %
Перегретая
платья вечерние женские нарядные
439
612.8 %
197 939
197 939
airware 45088.6 %
Перегретая
платья женские домашние трикотажные
49
219 %
22 079
22 079
airware 45059.2 %
Перегретая
тренды осени 2025 женские платья
79
158.2 %
35 588
35 588
airware 45048.1 %
Перегретая
женские платья большие размеры
247
667.5 %
111 259
111 259
airware 45044.1 %
Перегретая
вечерний платья женские длинный
276
816.7 %
123 990
123 990
airware 44923.9 %
Перегретая
пояс для платья женский
173
297.1 %
77 662
77 662
airware 44891.3 %
Перегретая
платья запахом женские
48
2350 %
21 524
21 524
airware 44841.7 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень теплые
42
155 %
18 829
18 829
airware 44830.9 %
Перегретая
однотонные платья женские
122
763.3 %
54 615
54 615
airware 44766.4 %
Перегретая
серые платья женские
74
255.6 %
33 083
33 083
airware 44706.8 %
Перегретая
пляжные платья и туники женские
37
3.2 %
16 523
16 523
airware 44656.8 %
Перегретая
платья и сарафаны женские летние
88
830 %
39 297
39 297
airware 44655.7 %
Перегретая
платья женские футляр
63
575 %
28 126
28 126
airware 44644.4 %
Перегретая
вечерние платья женские нарядные
445
889.6 %
197 939
197 939
airware 44480.7 %
Перегретая
платья женские большие размеры
310
1987.5 %
137 094
137 094
airware 44223.9 %
Перегретая
платья женские вязанные
51
225.9 %
22 523
22 523
airware 44162.7 %
Перегретая
платья женские трикотажные теплые
62
155.1 %
27 342
27 342
airware 44100 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние стильные
268
214.4 %
118 163
118 163
airware 44090.7 %
Перегретая
красная платья женская
63
420.6 %
27 744
27 744
airware 44038.1 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
300
251.3 %
132 021
132 021
airware 44007 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние короткие
111
276.5 %
48 737
48 737
airware 43907.2 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
406
916.7 %
177 500
177 500
airware 43719.2 %
Перегретая
платья из натуральных тканей женское
46
368.2 %
20 110
20 110
airware 43717.4 %
Перегретая
платья женские плюс сайз
44
2150 %
19 200
19 200
airware 43636.4 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
435
456.5 %
189 662
189 662
airware 43600.5 %
Перегретая
дизайнерские платья женские
212
361.8 %
92 277
92 277
airware 43526.9 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные длинные
181
152.3 %
78 715
78 715
airware 43488.9 %
Перегретая
зимние платья женские длинные
279
245.1 %
120 974
120 974
airware 43359.9 %
Перегретая
платья женские с длинным рукавом
343
1056.5 %
148 506
148 506
airware 43296.2 %
Перегретая
платья женские киргизия нарядные
45
950 %
19 479
19 479
airware 43286.7 %
Перегретая
платья женские черные короткие
60
272.2 %
25 951
25 951
airware 43251.7 %
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