Спрос на женская 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
вечерняя платья женские на свадьбу
97
154.3 %
66 490
66 490
airware 68546.4 %
Перегретая
платья женские теплые на зиму больших размеров
98
154.3 %
4 867
4 867
airware 4966.33 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
72
154.3 %
63 242
63 242
airware 87836.1 %
Перегретая
зимние платья женские оверсайз
70
154.5 %
12 916
12 916
airware 18451.4 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
135
154.7 %
46 375
46 375
airware 34351.9 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
87
154.8 %
178 835
178 835
airware 205557 %
Перегретая
теплые зимние платья женские
44
154.8 %
39 945
39 945
airware 90784.1 %
Перегретая
домашние теплые платья женские
44
154.8 %
5 392
5 392
airware 12254.5 %
Перегретая
зимние платья женские теплые короткие
146
155 %
3 426
3 426
airware 2346.58 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень миди
42
155 %
47 055
47 055
airware 112036 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
42
155 %
125 614
125 614
airware 299081 %
Перегретая
женские платья на осень с длинным рукавом
164
155.1 %
128 022
128 022
airware 78062.2 %
Перегретая
красивые платья на осень женские
166
155.1 %
122 072
122 072
airware 73537.3 %
Перегретая
платья женский осень-весна
121
155.2 %
300 300
300 300
airware 248182 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень короткие
376
155.3 %
2 125
2 125
airware 565.16 %
Перегретая
платья вечерние женские на свадьбу больших размеров
166
155.7 %
36 247
36 247
airware 21835.5 %
Перегретая
шерстяные платья женские длинные
91
155.8 %
6 573
6 573
airware 7223.08 %
Перегретая
зимние мусульманские платья женские
109
155.8 %
4 657
4 657
airware 4272.48 %
Перегретая
красивые платья на вечеринку женское
109
155.8 %
63 028
63 028
airware 57823.9 %
Перегретая
тренды осени 2025 женские платья
72
155.9 %
32 063
32 063
airware 44531.9 %
Перегретая
платья женские теплые вязаные
90
155.9 %
15 354
15 354
airware 17060 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
53
156 %
64 181
64 181
airware 121096 %
Перегретая
платья турция женские осень
70
156.1 %
9 889
9 889
airware 14127.1 %
Перегретая
платья женские офисные теплые
87
156.1 %
21 445
21 445
airware 24649.4 %
Перегретая
беларусь женская одежда платья осень
153
156.2 %
3 378
3 378
airware 2207.84 %
Перегретая
платья лапша женские зимние
51
156.2 %
7 968
7 968
airware 15623.5 %
Перегретая
платья новогоднее женское
67
156.3 %
50 470
50 470
airware 75328.4 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень длинные
152
156.3 %
54 048
54 048
airware 35557.9 %
Перегретая
платья женские повседневные теплые
531
156.4 %
32 927
32 927
airware 6200.94 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
595
156.6 %
178 835
178 835
airware 30056.3 %
Перегретая
красные платья женские на новый год
65
156.6 %
3 382
3 382
airware 5203.08 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные больших размеров
97
156.6 %
4 370
4 370
airware 4505.15 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
110
156.8 %
40 422
40 422
airware 36747.3 %
Перегретая
платья женские осень зима 2025
62
156.9 %
13 892
13 892
airware 22406.4 %
Перегретая
платья для нового года женские
140
156.9 %
33 314
33 314
airware 23795.7 %
Перегретая
зимние платья мусульманские женские
45
157.1 %
4 646
4 646
airware 10324.4 %
Перегретая
платья из велюра женские
45
157.1 %
1 562
1 562
airware 3471.11 %
Перегретая
красивые осенние платья женские
106
157.1 %
76 185
76 185
airware 71872.6 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень больших размеров длинные
44
157.3 %
3 608
3 608
airware 8200 %
Перегретая
платья женские трикотажные теплые
44
157.3 %
27 675
27 675
airware 62897.7 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
88
157.3 %
146 591
146 591
airware 166581 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
254
157.6 %
162 304
162 304
airware 63899.2 %
Перегретая
платья женские зимние короткие
71
157.6 %
70 862
70 862
airware 99805.6 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень длинные
762
157.9 %
12 850
12 850
airware 1686.35 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
109
157.9 %
21 512
21 512
airware 19735.8 %
Перегретая
платья теплые женские вязаные
68
157.9 %
16 645
16 645
airware 24477.9 %
Перегретая
платья большие размеры женские нарядные
136
157.9 %
106 302
106 302
airware 78163.2 %
Перегретая
платья оверсайз женские осень
360
158.1 %
41 513
41 513
airware 11531.4 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
66
158.2 %
80 577
80 577
airware 122086 %
Перегретая
шерстяные платья женские короткие
39
158.3 %
915
915
airware 2346.15 %
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