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
женские платья больших размеров трикотажные
50
61.1 %
25 289
25 289
airware 50578 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
256
102.4 %
129 353
129 353
airware 50528.5 %
Перегретая
платья вечерние больших размеров женские
180
331.2 %
90 863
90 863
airware 50479.4 %
Перегретая
черные короткие платья женские
54
200 %
27 257
27 257
airware 50475.9 %
Перегретая
платья женские с воротником
73
3700 %
36 832
36 832
airware 50454.8 %
Перегретая
платья вечерние женские праздничные длинные
182
637.1 %
91 826
91 826
airware 50453.8 %
Перегретая
платья и сарафаны женские летние
81
4000 %
40 814
40 814
airware 50387.7 %
Перегретая
домашние платья больших размеров женские
50
1616.7 %
25 116
25 116
airware 50232 %
Перегретая
платья вечерние праздничные женские
265
963.8 %
132 786
132 786
airware 50107.9 %
Перегретая
платья вечерние женские праздничные короткие
98
272.7 %
48 978
48 978
airware 49977.6 %
Перегретая
платья туника женская
63
323.9 %
31 457
31 457
airware 49931.7 %
Перегретая
ремень черный для платья женский
47
385.7 %
23 363
23 363
airware 49708.5 %
Перегретая
вечерние платья женские коричневые
36
3550 %
17 889
17 889
airware 49691.7 %
Перегретая
платья 52-54 женские модные
79
322.4 %
39 197
39 197
airware 49616.5 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
268
545.6 %
132 881
132 881
airware 49582.5 %
Перегретая
летние платья женские легкие короткие
111
376.9 %
55 033
55 033
airware 49579.3 %
Перегретая
платья на пляж женские
120
185.3 %
59 465
59 465
airware 49554.2 %
Перегретая
ремень женский натуральная кожа для платья
50
1050 %
24 754
24 754
airware 49508 %
Перегретая
платья женские мини
122
1575 %
60 359
60 359
airware 49474.6 %
Перегретая
женские теплые платья длинные
72
307.1 %
35 616
35 616
airware 49466.7 %
Перегретая
платья осень женские
665
42 %
328 129
328 129
airware 49342.7 %
Перегретая
женский широкий пояс для платья
37
3750 %
18 247
18 247
airware 49316.2 %
Перегретая
белые нарядные платья женские
44
350 %
21 670
21 670
airware 49250 %
Перегретая
трикотажные платья оверсайз женское
32
340.9 %
15 755
15 755
airware 49234.4 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
263
23.9 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
263
86.3 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
82
332.8 %
40 281
40 281
airware 49123.2 %
Перегретая
платья женские вязаное
48
191.2 %
23 460
23 460
airware 48875 %
Перегретая
платья женские вязанные
48
370 %
23 460
23 460
airware 48875 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
199
153.6 %
97 175
97 175
airware 48831.7 %
Перегретая
платья женские на осень
672
64.7 %
328 129
328 129
airware 48828.7 %
Перегретая
женские платья в офис
292
266.3 %
141 994
141 994
airware 48628.1 %
Перегретая
женские летние платья больших размеров
263
315.3 %
127 740
127 740
airware 48570.3 %
Перегретая
новогодние вечерние платья женские
86
153.6 %
41 595
41 595
airware 48366.3 %
Перегретая
красивые платья на осень женские
152
224.7 %
73 493
73 493
airware 48350.7 %
Перегретая
платья вечерние женские для полных
118
186 %
56 950
56 950
airware 48262.7 %
Перегретая
женские платья нарядные больших размеров
218
333.1 %
104 987
104 987
airware 48159.2 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
276
105.9 %
132 881
132 881
airware 48145.3 %
Перегретая
белое платья женские
133
715 %
63 914
63 914
airware 48055.6 %
Перегретая
летние женские платья
710
595.5 %
340 916
340 916
airware 48016.3 %
Перегретая
платья черное женское
216
195.5 %
103 473
103 473
airware 47904.2 %
Перегретая
домашние платья женские для дома короткие
78
389.1 %
37 356
37 356
airware 47892.3 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
207
189.9 %
99 063
99 063
airware 47856.5 %
Перегретая
пояс женский черный для платья
53
999999 %
25 332
25 332
airware 47796.2 %
Перегретая
черные платья женские короткие
57
525 %
27 241
27 241
airware 47791.2 %
Перегретая
теплые зимние платья женские
87
153.6 %
41 554
41 554
airware 47763.2 %
Перегретая
женский ремень широкий для платья
36
670 %
17 119
17 119
airware 47552.8 %
Перегретая
декор для платья женского
216
3650 %
102 692
102 692
airware 47542.6 %
Перегретая
женские платья трапеция
59
360.5 %
28 027
28 027
airware 47503.4 %
Перегретая
платья летние женские больших размеров повседневные
94
26.7 %
44 458
44 458
airware 47295.7 %
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