Спрос на женской 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 женские повседневные больших размеров осень
468
535 %
66 322
66 322
airware 14171.4 %
Перегретая
пляжные платья женские летние
218
2472.2 %
66 295
66 295
airware 30410.6 %
Перегретая
платья женские летние пляжные
46
167.9 %
66 266
66 266
airware 144057 %
Перегретая
платья женские нарядные стильные больших размеров
158
5216.7 %
66 265
66 265
airware 41939.9 %
Перегретая
летние платья пляжные женские
35
550 %
66 221
66 221
airware 189203 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
211
167.9 %
66 115
66 115
airware 31334.1 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные стильные больших размеров
153
278.4 %
66 058
66 058
airware 43175.2 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
153
218.4 %
65 934
65 934
airware 43094.1 %
Перегретая
вечерние женские платья на свадьбу
66
297.4 %
65 863
65 863
airware 99792.4 %
Перегретая
вечерние платья женские на свадьбу
3 539
587 %
65 770
65 770
airware 1858.43 %
Перегретая
ремень женский кожаный черный для платья
49
295 %
65 753
65 753
airware 134190 %
Перегретая
платья вечерние на свадьбу женские
672
166.1 %
65 753
65 753
airware 9784.67 %
Перегретая
ремень черный женский кожаный для платья
49
338.2 %
65 753
65 753
airware 134190 %
Перегретая
платья женские вечерние на свадьбу
1 341
1814.5 %
65 733
65 733
airware 4901.79 %
Перегретая
платья вечерние женские на свадьбу
780
1394.4 %
65 705
65 705
airware 8423.72 %
Перегретая
платья на свадьбу вечернее женское
388
179.6 %
65 668
65 668
airware 16924.7 %
Перегретая
платья женские на свадьбу вечерние
45
612.5 %
65 638
65 638
airware 145862 %
Перегретая
вечерний платья женские на свадьбу
247
773.3 %
65 535
65 535
airware 26532.4 %
Перегретая
женские вечерние платья на свадьбу
248
654.9 %
65 535
65 535
airware 26425.4 %
Перегретая
платья женские вечерние нарядные 52-54
69
1330 %
65 530
65 530
airware 94971 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
78
41.8 %
65 356
65 356
airware 83789.8 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
68
157.9 %
65 245
65 245
airware 95948.5 %
Перегретая
вечерняя платья женские на свадьбу
120
165.4 %
65 100
65 100
airware 54250 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
54
11.4 %
65 087
65 087
airware 120531 %
Перегретая
ремень женский для платья кожаный
55
300 %
65 055
65 055
airware 118282 %
Перегретая
ремень женский кожаный для платья
61
255 %
65 055
65 055
airware 106648 %
Перегретая
ремень кожаный женский для платья
77
416.7 %
65 055
65 055
airware 84487 %
Перегретая
платья женские на свадьбу
500
1401.4 %
64 663
64 663
airware 12932.6 %
Перегретая
трикотажные платья женские на лето
54
13.5 %
64 546
64 546
airware 119530 %
Перегретая
платья женское на свадьбу
51
100 %
64 527
64 527
airware 126524 %
Перегретая
платья трикотажные женские летние
95
18.3 %
64 524
64 524
airware 67920 %
Перегретая
белая платья женская
79
79.5 %
64 451
64 451
airware 81583.5 %
Перегретая
платья женские макси
68
6850 %
64 364
64 364
airware 94653 %
Перегретая
платья макси женские
66
103.5 %
64 361
64 361
airware 97516.7 %
Перегретая
белые платья женские
1 480
7739.5 %
64 305
64 305
airware 4344.93 %
Перегретая
белые женские платья
44
1050 %
64 279
64 279
airware 146089 %
Перегретая
платья белые женские
358
638.5 %
64 244
64 244
airware 17945.2 %
Перегретая
платья женские белые
253
546.1 %
64 177
64 177
airware 25366.4 %
Перегретая
платья 58 размера женское
70
1216.7 %
64 143
64 143
airware 91632.9 %
Перегретая
платья белое женское
190
3850 %
64 045
64 045
airware 33707.9 %
Перегретая
платья праздничные женские красивые
2 903
154.5 %
63 952
63 952
airware 2202.96 %
Перегретая
белое платья женские
133
715 %
63 914
63 914
airware 48055.6 %
Перегретая
платья женские белое
124
394.4 %
63 909
63 909
airware 51539.5 %
Перегретая
платья женские выпускной
92
226.9 %
63 843
63 843
airware 69394.6 %
Перегретая
пояс кожаный женский для платья
149
311.4 %
63 834
63 834
airware 42841.6 %
Перегретая
платья женские трикотажные повседневные
78
440 %
63 790
63 790
airware 81782 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные
266
222.7 %
63 775
63 775
airware 23975.6 %
Перегретая
красивые вечерние платья женские
368
322.6 %
63 499
63 499
airware 17255.2 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
151
154.1 %
63 360
63 360
airware 41960.3 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
104
157.2 %
63 360
63 360
airware 60923.1 %
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